小城镇是中国国民经济和社会发展的大战略,它的发展不仅关系到农村地区经济、社会中的诸多深层次矛盾问题,还涉及到国家的政策、体制等问题.一个地区的城镇化水平能反映该地区的社会进步、经济发展的水平,是衡量城镇化程度的重要指标.论文将核技巧、支持向量机等理论与城镇化水平的研究结合起来,尝试建立基于核技巧及支持向量机等理论的城镇化水平综合评价和预测的模型,并对KPCA的理论进行修改.同时,结合实际数据进行实证分析.结合邱县等7个县的实际,通过定量研究的方法选取了一套城镇化水平综合评价指标体系.对原有的KPCA的综合评价模型进行了修改,并利用修改后的KPCA的评价原理对邱县等7个县进行城镇化水平的综合评价,改进了城镇化水平综合评价的理论、技术与方法.论文将灰色系统理论中的灰色关联分析方法与支持向量回归的理论相结合,首先通过灰色关联分析模型,找出主要的影响因子,作为支持向量回归的输入,然后再利用SVR的方法来预测邱县的城镇化水平,得出邱县2003年的城镇化水平为13.0771﹪,2005年的城镇化水平为14.1155﹪.论文还提出另外一种预测方法,它根据支持向量回归和支持向量分类的关系,把回归问题转化为分类问题来实现.这样做的好处是可以利用现有的分类模型参数的自动选择技术.并利用SVR预测的指标和数据进行了实例验证,结果与前一种方法所得的结果基本一致,这表明这样做是合理的、可行的.