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为提高地铁站空调系统能耗的预测精度，利用最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machines，LS-SVM）建立能耗预测模型是一种有效的方法。但是LS-SVM在处理大规模数据集的回归问题时难以确定最佳模型参数值，较大程度地影响了模型的拟合精度和泛化能力。为此，提出一种从算法搜索步长和搜索方向这2个方面进行改进的人群搜索算法（Improved Seeker Optinfization Algorithm，ISOA）对LS—SVM建模过程中的模型参数进行优化选择。将所