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时间序列分析和预测己在现代信号处理领域得到越来越多的关注。针对实际中广泛存在的非平稳时间序列的预测问题，提出一种在线支持向量极端学习机预测模型。该预测模型采用新型神经网络-极端学习机的隐含层映射代替支持向量机的核映射，综合了极端学习机结构简单、训练简便以及支持向量机泛化能力强的优势。同时为实现在线实时预测，设计了一种在线更新算法对预测模型的权值进行在线更新。基于非平稳Mackey-Glass混沌时间序列和现代金融时间序列的预测仿真实验证明所提方法的有效性。