【摘 要】
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针对支持向量机（SVM）方法所具有的拟合精度高、推广能力强、全局最优且针对小样本等特点，本文将SVM回归建模方法引入到外贸出口预测中，对出口时间序列建立预测模型，并利用此法对重
【基金项目】
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重庆市自然科学基金资助项目(CSTC.2004BB2183)
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针对支持向量机（SVM）方法所具有的拟合精度高、推广能力强、全局最优且针对小样本等特点，本文将SVM回归建模方法引入到外贸出口预测中，对出口时间序列建立预测模型，并利用此法对重庆摩托车出口进行了预测，对其预测性能进行了验证比较。结果表明，SVM方法对非平稳的小样本出口时间序列数据有良好的建模和泛化能力，且可达到较高的预测精度。
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