本发明涉及一种粮食作物病害预测方法，尤其是一种基于支持向量机的随机紧凑高斯核的粮食作物病害预测方法，属于机器学习在粮食的预测技术领域。本发明在传统单尺度高斯核函数的支持向量机的基础上，扩展了高斯核函数的参数，提出的多尺度高斯核支持向量机，能够对其中的核函数参数随机化赋值，提升了支持向量机参数选择的效率。通过在粮食作物大豆病害标准数据集Soybean上的实验表明，与传统单尺度高斯核函数的支持向量机相比，该方法不仅能够提升大豆病害数据预测的精度，学习模型参数选取的时间仅需传统SVM高斯核方法的不到1％的时间。
