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为实现不完备多变量时间序列的有效重构,将经典重构技术和粗糙集约简理论相结合,提出了一种广义输入状态重构方法和LS_SVM预测模型。首先,结合MeanCompleter补齐算法和经典相空间重构方法,对不完备多变量时间序列进行补齐和含有一定嵌入裕量的初始重构,以克服序列中可能存在的数据缺失和嵌入不足等问题;然后,通过构建时间序列决策表,采用一种IGA算法对冗余嵌入和冗余变量进行RS约简,获取精简重构样本空间;最后,将精简结果作为LS_SVM的输入,辨识关键变量预测模型。将提出的方法应用氧化铝配料过程的原