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针对最小二乘支持向量机处理大规模样本软测量建模问题时出现模型结构复杂、失去支持向量稀疏性且正规化参数和核参数难以确定的情况,提出了一种改进的算法。利用样本间马氏距离进行样本相似程度分析,去除样本集中部分样本以简化模型结构并提高计算速度,此外应用改进的带扰动项粒子群算法优化模型参数以提高模型的拟合精度和泛化能力。将提出的改进算法用于丙烯腈收率软测量建模,研究结果表明模型精度较高、泛化性能好,满足现场测量要求。