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小波支持向量回归模型：原理、优势及多领域应用探究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据的快速增长和复杂性的不断提升，使得数据分析和预测成为众多领域的关键任务。无论是金融市场的波动预测、工业生产过程的优化控制，还是生物医学领域的疾病诊断与预测，准确的数据分析和建模都至关重要。在这样的背景下，小波支持向量回归模型应运而生，为解决复杂的数据处理问题提供了新的思路和方法。

支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）作为一种强大的机器学习算法，基于结构风险最小化准则，旨在寻找一个最优分类超平面，使训练样本在特征空间中能够被正确分类，同时最大化分类间隔。这一特性