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克劳斯(Claus)硫磺回收过程中存在诸多影响质量指标的变量，利用全部变量建模会增加模型复杂性，且获取的冗余信息会降低建模精度。针对这个问题，本文提出采用基于离散粒子群的算法(PSO)进行建模变量的选择。首先，采用离散PSO算法，通过迭代优化得到建模的最优输入变量组合，再通过偏最小二乘(PLS)对所选变量建立建模。结果表明，该方法通过更少的建模变量获得更高的模型精度。