近年来，油田生产在众多方面协调发展，在油田最为重要的产量计量环节和实时监控方面，需要高度自动化，实时性强，精确性大的系统。由于硬件设备价格较贵，安装成本较高，同时又有数字化油田的开展，所以油田上急待一种小成本高准确性的工具来完成油井产量计算和实时监控。　　功图法量油的产生对油田生产有着非比寻常的意义。因为，功图作为一种油田实际生产中的重要参数，在工况诊断中也同样能够体现抽油机井的实时工作状态。因此，提前知道功图图像变化趋势，有助于油田工作人员及时了解未来产量以及工况，能够避免一定的生产事故。　　本文针对功图图像数据的变化趋势提出来运用最小二乘支持向量机的方式进行预测，具体内容如下：　　针对功图的基本概念、敏感系数进行了介绍和阐述，之后描述了支持向量机和核函数等的基本概念和理论。然后完整的、系统的阐明了基于最小二乘支持向量机的分类与预测算法过程，分析了它的算法优势。最后将这种算法运用在了功图趋势预测上。由于在此之前，对于功图的研究大都基于量液和工况诊断，在预测功图趋势方面属于空白状态。针对功图自身特点，从两种数据分析中选择了准确性更高的一种，并用matlab实现其仿真，这其中运用到了相应的工具箱。将预测出来的数据绘制成点，与实际功图作对比，验证其可靠性。又将预测出来的功图根据综合诊断法计算出单井产量，与实际产量进行比较、制图，进一步证明该方案的可行性。在单井单周期的预测之后，为了进行了多井多周期的功图预测，在实际油田生产中选取不同情况的井，搜集长期的数据进行更长范围内的预测，得到了较好的效果，验证了该方法的普遍适用性。为了使之在油田上有更好的应用，针对油田设计了一个应用于实际生产的预测方案，并确定了相关软硬件。在此方案中所用到的数据库等软件是完全基于油田实际情况的。继而将此方案用于了油田实际生产，针对几口井作出预测，比对实际数据得出结论。针对油田需求，对电流和电压也进行了预测，为示功图预测提供了辅助作用。