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为了监测网络安全和基于网络空间态势变化表现出高度的非线性、时变性以及不确定性等特征,提出了基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的态势预测方法.研究中考虑到数据的精准程度,利用粒子群算法（PSO）优化LS-SVM算法,并进行了仿真实验.与传统支持向量机和基于遗传优化的支持向量机算法进行比较,可知基于粒子群优化的LS-SVM算法具有更高的精度性和准确性,能够将预测结果误差控制在0.7%以内.