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针对支持向量机（supportvectormachine，sVM）预测过程中影响因素选择、输入特征集优化、核函数选择及参数优化方面存在的问题，提出了一种全过程优化方法。首先使用频繁模式增长关联规则分析和模糊贝叶斯网络组合模型来解决影响因素选择中存在的主观性问题，然后使用在异常值处理和类内距离与类间距离方面进行改进的模糊C均值聚类算法优化输入特征集，减小支持向量机预测模型冗余度及训练样本集过修正度，通过比较各核函数的特点选择径向基核函数作为SVC的核函数，改进了粒子群优化算法中微粒速度和位置函数及惯性权重值