针对铝电解生产过程的复杂性, 建立了基于网格共享近邻聚类(GNN) 最小二乘支持向量机(LS-SVM) 的 铝电解生产过程极距软测量模型. 该模型采用GNN算法将训练集分成具有不同聚类中心的子集, 对各子集分别 采用LS-SVM 进行训练并建立子模型, 同时通过参数转化实现模型对新数据样本的动态学习. 仿真结果表明, 基 于GNN最小二乘方法建立的铝电解极距软测量模型具有精度高、泛化性能好等特点, 能够为铝电解生产过程操作 优化提供实时准确的信息.