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高压电力电缆接头温度是反映电缆运行状况的一个重要指标，对电缆接头温度进行预测能提高电缆安全运行水平。采用最小二乘支持向量机建立电缆接头温度预测模型，以上海某110kV电缆终端接头的历史温度、环境温度、湿度、线芯／护层电流比作为训练样本，以测试集误差作为判决依据进行预测。采用粒子群优化算法对模型参数进行动态寻优，实现模型参数的优化选择，提高了预测精度。实际算例表明，本预测方法收敛性好、有较高的预测精度和较快的训练速度，能为电缆温度检测和预警系统提供可靠的判断依据。