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等值附盐密度(ESDD)是评定高压绝缘子自然污秽等级的主要依据。本文基于泄漏电流法建立了绝缘子污秽程度的预测模型。为了提高绝缘子表面等值附盐密度(ESDD)的预测精度，文中在实测数据的基础上，采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法对ESDD问题进行了建模，并利用遗传算法对LS-SVM模型的参数进行了优化，获得了最优的模型参数。LS-SVM模型将工频泄漏电流、泄漏电流三次谐波占基波比例、环境温度和相对湿度作为输入参数，等值附盐密度作为输出参数。结果表明，优化后的LS-SVM模型实现了对等值附盐密度的准确预测。