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针对定长最小二乘支持向量机(FS-LSSVM)无法在线建模的问题,提出了FS-LSSVM在线矢量基学习算法(OVBL)。与FS-LSSVM相比,OVBL采用特征向量选取算法提取支持向量(矢量基),并通过Kalman滤波器,在线调整系统辨识模型,从而能够跟踪时变非线性系统的动态特性。将OVBL算法应用于工业PTA(Purifiedterephthalic acid)氧化过程中的4-CBA(4-Carboxybenzaldchydc)浓度预测。研究结果表明:OVBL的预测精度较高。