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针对最小二乘支持向量机模型传统参数选择方法费时且效果差的问题,利用蝙蝠算法的模型简单、快速收敛和全局搜索能力强的特点,优化模型的正则化参数和核函数参数,对水文时间序列建立最小二乘支持向量机预测模型。基于西江流域内的柳州水文站2000-2014年月径流资料对模型进行训练和预测,并与使用粒子群算法优化参数确定的最小二乘支持向量机模型,网格搜索及交叉验证优选参数确定的最小二乘支持向量机模型及BP神经网络模型进行比较。计算结果表明,基于蝙蝠算法优化最小二乘支持向量机模型具有很好的适用性和较高的预测精度,为利用最小