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利用主成分分析对影响变量进行特征提取,选择通用性较强的径向基核函数,应用遗传算法对影响支持向量回归模型的2个重要参数惩罚因子C和核函数参数γ进行优化,建立了基于遗传算法优化的支持向量回归模型,并以提取特征作为模型输入应用于后寨地下河流域平山天窗水位预测.预测结果表明,与传统偏最小二乘回归模型相比,优化后的模型具有更高的精度和更强的泛化能力.