本文针对工业锅炉烟气含氧量的预测问题，提出一种基于KPCA-LS-SVM的预测方法。通过核主成分分析（KPCA）对原始数据进行降维和特征提取，再利用最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立预测模型。该方法有效提高了预测精度和稳定性，为锅炉燃烧过程的优化控制提供了理论依据和技术支持。
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