摘要：传统相关向量机算法在处理大规模数据集时训练速度较慢,并且高斯径向核无法完备表示特征空间。为此,基于自适应核参数优化,提出一种小波核相关向量机算法。以小波核作为基函数,在训练中,采取增量学习流程实现各个小波核参数的快速自适应优化。将提出算法应用于混沌时间序列预测及UCI数据集分类实验,结果表明,自适应参数优化小波相关向量机算法在预测精度、训练速度上均优于传统相关向量机算法。