基于支持向量回归的国际贸易发展趋势的预测研究

支持向量机[1]是V.Vapnik在统计学习理论(SLT)的基础上发展起来的一种新兴的用以解决小样本的机器学习方法。本文采用支持向量回归(SVR)的方法分别对人工构造的仿真函数和中日国际贸易发展进行了回归和预测,仿真结果展示了SVR在有限样本的情形下仍然具有较好的拟合和预测能力。