被提出以应对多变量的预测任务。然而，SVM的性能受参数选择的影响很大，尤其是在高维复杂数据中，参数的选择对模型性能有着显著影响。传统的SVM参数选择方法通常依赖于网格搜索或交叉验证，这些方法存在计算复杂度高、易陷入局部最优等问题。

为了克服这些问题，粒子群优化算法(PSO)被引入到SVM的参数优化中，通过优化SVM的核函数参数和惩罚因子等，能够显著提高SVM的性能。结合PSO与SVM,可以利用PSO的全局搜索能力来优化SVM的参数，从而得到更优的分类效果。

多输入多输出(MIMO)问题在实际应用中非常常见，比如在工业控制、环境预测、金融数据建模等领域。MIMO问