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提出地一种对铜硫品位进行预测的新方法，即以采集的现场数据为基础，采用系统辨识动态地建立了ＡＲ（p）模型与三次指数平滑模型。ＡＲ（p）模型要求数据对象是平稳时间序列，而三次指数平滑模型的数据对象具有随机性，考虑到铜铳品位的波动性，将２种模型按最小二乘原理，以组合预测误差平方和为目标函数，通过使误差平方和极小化来确定２种预测方法的最优加权系数，建立了一种新的组合模型，其预测误差最小。结果表明，在当时数据