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根据移动通信话务量的时间序列，采用基于模拟退火（SA）算法对超参数选择的支持向量回归机（SVR）进行建模预测。比较ARIMA、人工神经网络和SVR 3种模型的预测效果，并对比研究网格法、遗传算法和SA 3种SVR超参数选择方法对预测效果的影响。实验结果表明，SA-SVR预测精度高、耗时少，是一种预测移动通信话务量的有效方法。