摘要：针对最小二乘支持向量机在对传感器进行动态补偿时，正则化参数和核函数参数对补偿精度影响较大的问题，提出一种免疫粒子群（Particle Swarm Optimization，PSO）算法优化LSSVM模型参数的传感器动态补偿方法；该方法将LSSVM的正则化参数C和核函数参数。作为PSO中粒子的位置和速度，利用免疫算法迭代确定最优LSSVM模型用于传感器补偿；仿真实验表明，在传感器动态补偿时，该方法比LSSVM模型的调节时间短，补偿精度高。