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通过对变压器油中溶解气体进行预测，可以及早发现变压器故障。提出将多变量时间序列重建的状态变量作为 LS -SVR 模型输入，建立变压器故障的预测模型。首先，给出基于多元重构的预测原理和 LS -SVR 理论。然后，讨论重构参数和 LS -SVR 参数对于预测误差的影响，通过合理选择参数确保预测的精度。最后，将该方法用于变压器故障诊断实例以验证多元重构和支持向量机预测的适用性，通过与多种预测方法进行比较，基于 LS -SVR 原理的变压器故障组合预测模型的预测精度明显优于单一预测模型和其它的组合预测模型。