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本文将PSO-SVM应用于地铁车站温度控制系统建模，通过比较四种不同核函数SVM的建模效果选择合适的核函数，并分析参数(惩罚系数、不敏感系数、核参数)调整对SVM建模的影响，得到合适的参数调整范围，然后，针对径向基核、多项式核、混合核的SVM，采用PSO进行参数优化。最后，将PSO-SVM的建模结果与RBF神经网络和SVM进行比较和分析，基于径向基核的PSO-SVM较适合用于建立地铁车站温度控制系统模型。由于实验数据的局限性及各地地铁车站建设的差异，需进一步改进模型，确定控制算法和控制器参数才能很好地运用到地铁车站环境控制系统中。