摘要：本文采用基于统计学原理的支持向量机理论,以长株潭地区的土壤为背景,分析了土壤中所含重金属元素与PH值的关系,建立了可预测土壤中重金属含量变化的数学模型,研究和设计了模型的求解算法,并基于matlab编程求解,根据计算结果,分析长株潭地区土壤中重金属含量与PH值的关系,同时与用回归分析模型和BP神经网络模型预测的结果进行了比较分析。本文的主要工作和创新点如下：(1)简要介绍了课题的背景—土壤环境现状,以及现今土壤污染面临的严峻形势,回顾了支持向量机的基本理论、模型、算法及相关知识。(2)利用目前应用比较广泛的多元回归分析法和BP神经网络方法,分析了长株潭地区土壤污染现状。从多元回归分析法看出土壤中的重金属含量与PH值存在一定的线性关系,而BP神经网络则提供了预测模型。(3)以支持向量机理论为基础,研究分析了样本提供的数据,建立数学模型。研究与设计相应的求解算法,编程求解模型,预测重金属的变化趋势,并与多元回归分析、BP神经网络所得到的预测结果进行比较分析,发现支持向量机运算出的结果误差最小,模型的泛化性能更好,算法的复杂度更小。(4)最后简单地总结全文的工作,指出了目前工作上还存在的一些不足和下一步研究的方向。