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给出一类基于奇异值软剔除的加权稳健支撑向量回归方法(WRSVR).该方法的基本思想是首先由支撑向量回归方法(SVR)得到一个近似支撑向量回归函数,基于这个近似模型给出了加权SVR目标函数并利用高效的SVR求解技巧得到一个新的近似模型,然后再利用这个新的近似模型重新给出一个加权SVR目标函数并求解得到一个更为精确的近似模型,重复这一过程直至收敛.加权的目的是为了对奇异值进行软剔除.该方法具有思路简捷、稳健性强、容易实现等优点.实验表明,新算法WRSVR比标准SVR方法、稳健支撑向量网(RSVR)方法和加权最