【摘 要】
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支持向量机（SVM）以统计学习理论为基础，广泛应用于回归预测。文章根据零件特点，针对拉深筋几何参数和板料拉延阻力间复杂的非线性关系，以拉深筋流入量作为衡量板料拉延阻力的参数，
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支持向量机（SVM）以统计学习理论为基础，广泛应用于回归预测。文章根据零件特点，针对拉深筋几何参数和板料拉延阻力间复杂的非线性关系，以拉深筋流入量作为衡量板料拉延阻力的参数，利用支持向量机建立其与嵌入程度、弯曲程度之间的映射关系，分别基于小样本、大样本两组数据预测。结果表明该方法与神经网络模型相比具有更优良的性能，为筋参数基准值的确定提供了很好的指导，并解决了神经网络在小样本预测和泛化能力上的问题。
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