【摘要】港口备件需求预测具有影响因素多、非线性和历史数据较少的特点,给预测带来极大困难,采用适合于解决小样本、非线性和高维问题的最小二乘支持向量机(LS-SVM)对其进行预测,并针对LS-SVM参数选择的盲目性问题,引入了自适应变异粒子群算法(AMPSO),提出一种基于AMPSO-LSSVM的港口备件需求预测模型,通过对秦皇岛港某型备件的实例分析,验证了该模型的可行性。