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支持向量机回归（Support Vector Regression SVR）算法是结构风险最小化原理在函数回归方面的应用。根据北方某城市供水管网余氯的人工采样数据，建立了基于SVR的余氯预测模型，并与人工神经网络、多元线性回归方法进行比较分析，结果表明：在有限样本情况下，SVR模型具有良好的泛化推广能力，各监测点模型预测平均相对误差为1．80％-8．73％，并可获得全局最优解，达到了实用要求，较好地解决了以往管网余氯小样本预测时，常常出现拟合精度高、预测效果较差的问题。