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天然气企业的副产品产量受市场波动影响显著，预测工作通常依赖于经验丰富的员工，但效率低下。传统的回归统计分析和机器学习方法在这方面存在局限。介绍一种新的机器学习算法——支持向量机，以解决副产品产量的预测问题。实证研究表明，支持向量机能够有效应对企业需求，并取得了令人满意的预测效果。

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支持向量机（SVM）二分类模型利用间隔最大的线性分类器定义于特征空间上，并以核技巧转化为非线性分类器。SVM学习策略的目标为间隔最大化，可转换为求解凸二次规划或最小化正则化合页损失函数。其学习算法则是求解凸二次规划的最优化算法。