为了提高CO浓度检测精度，提出一种反向学习机制粒子群算法（OBLPSO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的CO浓度检测模型（OBLPSO-LSSVM）。构建CO浓度检测的学习样本，输入到LSSVM中训练，通过引入反向学习机制的粒子群算法找到LSSVM的最优参数建立CO浓度检测模型，在Matlab 2012平台对模型性能进行仿真测试。结果表明，OBLPSO-LSSVM可以精确描述CO检测系统的输入与输出间的非线性变化关系，提高了CO浓度检测精度，具有一定的实际应用价值。