摘要：【目的】预测薄板烘丝机稳定状态下的滚筒温度，以实现对滚筒温度的调控，提高烟丝出口水分的稳定性。【方法】采用Adaboost算法对数据集进行建模分析，在训练模型之前，通过LASSO回归对数据特征进行筛选，并利用LOF算法对异常数据进行识别和筛除。同时，对数据进行压缩，以更好地适应Adaboost模型的要求。【结果】测试集平均绝对误差为0.6824，明显优于其他回归方法的效果。【结论】本研究采用Adaboost算法及相应的数据处理方法，能够更准确地预测薄板烘丝机稳定滚筒温度，并取得比其他模型更好的预测效果。