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在汽油机瞬态空燃比反馈控制过程中，氧传感器存在传输时滞，不能快速反馈汽油机瞬态空燃比真实值，无法满足瞬态空燃比反馈控制的实时性要求。文章提出了汽油机瞬态空燃比的混沌时序LS-SVM（最小二乘支持向量机）预测模型，采用相空间再构技术对原始数据进行重构，达到恢复汽油机瞬态空燃比时间序列的多维空间非线性特性目的，最后利用LS-SVM进行训练及预测，得到空燃比预测结果。仿真结果表明，与Elman网络及前馈BP网络相比，混沌时序LS-SVM预测模型具有更强的非线性预测能力，能够有效地提高瞬态空燃比的预测精度，为瞬态