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针对发酵过程观测数据与时序相关,提出一种动态多方向偏最小二乘回归(MPLS)方法,该方法的多模型结构解决了非线性和实时性的问题,更加适用于发酵过程的在线预报,与人工神经网络(ANN)方法相比,动态MPLS回归模型可以达到更好的拟合扣预报精度。对青霉素发酵过程的效益函数拟在线预报,验证了该方法的准确性和有效性。