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为解决地震预测中最小二乘向量机（LSSVM）模型的参数难以确定的问题,利用粒子群算法（PSO）的收敛速度快和全局优化能力,优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,建立了PSO-LSSVM地震预测模型。通过对地震实例的预测仿真及其相关分析表明该方法的有效性。该方法优于传统的神经网络和支持向量机的地震预测方法,可以有效提高预测效能。