摘要：本文介绍了最小二乘支持向量机（LS-SVM）回归的基本原理，提出了一种基于LS-SVM回归的时间序列预测器，并将其用于传感器的故障检测和数据恢复。论述了LS-SVM预测器的实现方法和步骤，并且将其应用于压力传感器的故障检测和数据恢复，同线性神经网络预测器、RBF神经网络预测器和BP神经网络预测器的比较结果表明，LS-SVM预测器具有更高的预测精度，更好的外推能力，计算效率最高，因此，LS-SVM预测器是传感器故障检测和短期数据恢复的一种有效方法。

关键词：数据恢复 神经网络预测器 传感器故障检测 最小二乘支持向量机 

单位：哈尔滨工业大学自动化测试与控制系; 中国哈尔滨150001; 日本佐贺大学理工学部; 日本佐贺840-8502