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在铝热连轧板形控制中，板凸度是铝板带的重要指标之一。为了准确预测铝热连轧板凸度，提出了一种基于人工蜂群（ABC）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的板凸度软测量模型。由于 LSSVM 的精度和泛化能力取决于模型参数的选择，故引入 ABC 进行参数优化。根据某厂1＋4铝热轧现场采集的数据验证软测量模型的预测性能，并与 GA-LSSVM 模型和 Marquardt 模型做比较，仿真结果表明：建立的 ABC-LSSVM 板凸度软测量模型参数优化速度快、结构简单，并且具有较高精度。