本文针对发动机点火提前角预测问题，提出了一种基于神经网络和最小二乘支持向量机（LSSVM）的组合预测方法。通过分析点火提前角影响因素，构建了BP神经网络和LSSVM的混合预测模型，充分发挥神经网络非线性拟合能力和LSSVM小样本学习优势。实验结果表明，该组合模型相比单一预测方法具有更高的预测精度和稳定性，为发动机控制参数优化提供了新的技术手段。研究对提高发动机燃烧效率、降低排放具有重要理论意义和工程应用价值。