及时、准确地预测加工过程产品质量标准差σ,对于及时判断工序状态、调整加工过程因素,进而提高产品过程质量等具有重要意义.文章提出了一种基于加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的时间序列预测新方法,该方法采用了结构风险最小化原则,较好地避免了人工神经网络等智能方法在小样本学习、预测过程中存在的过学习、泛化能力弱等缺点；并采用“重近轻远”的权重设置原则,提高了预测的精度.实验表明,采用该方法对产品过程质量标准差σ进行预测切实可行,对于产品过程质量控制具有重要意义.
标准差σ 加权最小二乘支持向量机 过程质量 预测