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提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和灰色模型(GM)的钢球磨煤机料位动态软测量方法，分析了料位的影响因素，确定了软测量模型的辅助变量；基于 LS-SVM建立料位软测量静态模型，将静态模型测量结果与实际值比较，获得测量误差时间序列，并采用GM对其建模和预测；将预测的误差结果与静态模型输出进行叠加，实现对测量结果的动态校正。实际应用结果表明，该方法能够有效地反映料位的变化趋势和动态特性，比单纯 LS-SVM模型测量具有更高的精度和适用性。