摘　　　要：針對較小二乘支持向量機存在的稀疏性欠缺和單核函數局限性問題，本文提出一種基于混合核函數稀疏較小二乘支持向量機的軟測量建模方法。該方法使用多項式核函數和ＲＢＦ核函數線性加權構成混合核函數，兼顧較小二乘支持向量機的全局擬合能力與局部擬合能力，以矢量基學習作為稀疏解算法，改善較小二乘支持向量機的稀疏性，在精簡模型結構的同時，避免冗余信息中的噪聲過多的擬合到模型參數中，進而采用粒子群算法優化模型部分參數。將此方法分別應用于Ｍａｃｋｅｙ�玻牵欤幔螅螅蠡煦�...