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为了提高支持向量机（SVM）模型的拟合精度和泛化能力，以最小化输出量的均方误差为目标，采用基于万有引力定律的优化机制，提出了一种基于引力搜索算法的SVM参数优化方法。通过仿真实验验证，基于引力搜索算法的SVM回归模型不但精度高且泛化能力强。将该方法应用于谷氨酸发酵过程的建模研究，仿真结果表明，该方法可以提高谷氨酸质量浓度的预测精度。