间歇过程是工业生产过程中常用的一种生产方式，它是与连续生产相对的。在工业生产中，采用优秀的优化控制策略，提高生产的自动化水平，是提高生产效率，减少浪费，保护环境的重要手段，所以控制理论的研究和应用一直为工业生产提供着巨大的技术支撑，而工业的发展也为控制技术的提高提供了强大的动力。控制理论在连续过程中的研究和应用都取得了不俗的成绩，但是间歇过程本身的特点使得在连续生产中成功应用的控制方法不能直接应用于间歇过程。又由于间歇过程广泛存在于化工、医药等关系国民经济和人民生活的领域，所以间歇过程控制水平的提高有着非常重要的意义。 由于间歇过程是非线性复杂过程，过程的机理模型难以得到，所以建立过程的经验模型，通过经验模型来计算优化控制策略是间歇过程优化控制的典型方法。支持向量机在非线性建模方面和模型预测控制在优化控制领域分别得到了广泛而成功的应用，所以本文研究支持向量机方法在间歇过程建模中的应用，以及以支持向量机模型为基础提出一种预测控制算法，来实现过程的最优控制。 本课题的研究对象是甲基丙烯酸甲脂(MMA)的聚合过程，首先建立实验室MMA聚合过程的机理模型，并对这个模型进行仿真获取实验数据；然后利用仿真模型的实验数据分别建立支持向量机静态和动态模型，