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支持向量回歸機(jī)由四部分組成：選取工作集、選擇核函數(shù)及相應(yīng)參數(shù)、構(gòu)造*優(yōu)化問題并求解和構(gòu)造決策函數(shù)．其中第２部分，常規(guī)的核函數(shù)選擇方法多依據(jù)經(jīng)驗或試用不同的核函數(shù)選取誤差*小的，但這２種方法均存在隨機(jī)性和不確定性．而第４部分，支持向量機(jī)的決策函數(shù)是由具體的數(shù)學(xué)公式表達(dá)，固定單一的形式不能很好地結(jié)合實際問題，導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果精度不高．對此，本文基于從cSVRM，εSVRM到vSVRM的演變原理，結(jié)合Smits提出的混合核函數(shù)方法，提出從核函數(shù)的構(gòu)造和決策函數(shù)的建立兩個方面的改進(jìn)，進(jìn)而構(gòu)建改進(jìn)的vSVRM預(yù)測模型，以期提升模型的魯棒性．21核函數(shù)構(gòu)造方法的改進(jìn)核函數(shù)是一種將非線性問題轉(zhuǎn)化為高維空間線性問題的映射函數(shù)，使用核函數(shù)能夠較容易地獲得高維空間的*優(yōu)超平面．核函數(shù)的不同意味著所選映射及Hilbert空間的不同，因此，核函數(shù)的構(gòu)造是支持向量回歸機(jī)的關(guān)鍵部分，直接影響回歸機(jī)的計算復(fù)雜度和精度．常用的核函數(shù)有Gauss徑向基核、多項式核、B樣條核及傅里葉核等，但在解決實際問題時，單獨選用任何一種核函數(shù)都具有一定的局限性．因此，本文提出根據(jù)已有訓(xùn)練集構(gòu)造相應(yīng)的核函數(shù)．以實測通用吊籃車各額定起升載荷下不同起重量及對應(yīng)的工作循環(huán)數(shù)作為數(shù)據(jù)集，為獲得良好的泛化能力，針對數(shù)據(jù)集容量相對較小的事實，選擇推廣能力較好的多項式核作為混合核函數(shù)的一部分，多項式核的階數(shù)．由于吊籃車所受載荷是隨時間、空間不斷變化的隨機(jī)載荷，樣本數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性和光滑性不好，故選擇平滑性較好并且收斂域?qū)挼目煽氐母咚购撕瘮?shù)作為混合核函數(shù)的另外一部分， 高斯核待求參數(shù)．分別將每種核函數(shù)單獨用于支持向量回歸機(jī)運(yùn)算，由計算結(jié)果分析可知：限定收斂域?qū)挼母咚购酥С窒蛄炕貧w機(jī)對吊籃車載荷樣本集的訓(xùn)練能力比多項式核支持向量回歸機(jī)的訓(xùn)練能力弱.