技术处于不断发展当中，技术水平的考察对于企业或者技术决策者具有重要意义。判断技术处于生命周期的哪个阶段，是技术决策者制定技术战略、进行技术贸易、决定研发投入的重要参考尺度。因此，在技术市场不断变化的今天，综合考虑并整合各种因素，研究一种与现实情况更吻合的技术生命周期预测模型具有重要意义。 目前定量的技术生命周期预测方法存在很多局限性：一是由于产业差别的存在和技术特征的不同，使得研究者很难用一种固定形式的成长曲线模型概括技术成长轨迹；另外，预测缺乏数据支持，预测方法的应用性研究不足；三是当前的预测法忽视了影响技术的社会经济因素，故不能全面刻画技术产品与社会、经济的关联性。 针对以上问题，本文研究了基于支持向量机的技术生命周期预测模型，综合文献计量法和专利分析法，通过支持向量机对训练样本的学习，利用支持向量回归算法不断修正并试图拟合更接近现实的技术成长曲线，丰富和发展了技术生命周期预测模型，并通过实例进行了验证。 在此基础上，本文综合考虑了经济社会等技术影响因素并将系统动力学方法应用于技术生命周期预测的研究中，分析技术生命周期发展中的因果关系并建立系统动力学模型，结合支持向量回归算法得到相关因素关系方程并进行了仿真分析。利用系统动力学和支持向量机的组合预测法得到的预测结果有助于技术决策者对技术发展趋势有更深入的把握，由于其可操作性，也为技术决策者进行技术战略选择提供了强有力的支持。