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提出了基于支持向量机以及量化容差关系的数据补齐模型，针对不同区域数据塑造差异残缺数据的支持向量机预测模型，实现对跨区域差异残缺数据的预测，采用RBF神经网络修补残缺数据，通过基于量化容差关系的残缺数据补齐方法对残缺数据进行深度补齐，实现对跨区域差异残缺数据的进一步优化。实验结果显示了该种方法进行的跨区域差异残缺数据补齐效果优于传统方法。该种方法具有较高的补齐准确率，可获得满意的修补效果。