【摘 要】
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传统的ε-支持向量回归机（ε-support vector regression,ε-SVR）只是根据样本点处的响应值来构建模型,并没考虑样本点处的梯度信息.如果样本点处的梯度信息容易获得或者获得的
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传统的ε-支持向量回归机（ε-support vector regression,ε-SVR）只是根据样本点处的响应值来构建模型,并没考虑样本点处的梯度信息.如果样本点处的梯度信息容易获得或者获得的成本并不高,那就应该将梯度信息应用到模型的构建中.已有的基于梯度信息的ε-支持向量回归机模型的构建是从泰勒展开的角度着手,简单地将梯度信息插入到泰勒展开式中;本研究另辟蹊径,并没有去估计样本点邻域内的函数值,而是将梯度信息作为第二类变量融入到核矩阵中直接构建优化模型,使模型的构建更为简捷直观,并据此得到一种新的
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