摘要：支持向量机是一种基于统计学习理论的新颖的机器学习方法，由于其出色的学习性能，该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点。这种方法已广泛用于解决分类和回归问题。论文介绍了支持向量回归算法的各种版本，同时将它们应用到混沌时间序列预测中，并且比较了它们的预测性能，为实际应用合理选择模型提供一定的依据。

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