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根据专家决策和结构风险最小化原则，构建了一种新的不确定性有序支持向量回归模型，可以解决训练点带有不确定性的序回归问题。基于OSVR首先构建了一个较为复杂的优化模型；该模型的约束条件比较多，特别是在海量数据的情况下处理起来就更为麻烦，提出一个等价优化问题，并进行了由自然数到实数的推广，将复杂的模型转换为一个相对简单的优化模型；然后利用技巧将线性学习问题很自然地拓广到非线性情况，实现了从训练样本空间到高维特征空间的映射。普通高校招生人数预警的数据试验表明模型有一定的实际应用价值。