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为了研究不同时效工艺下Al-Cu-Mg-Ag合金强度性能，根据实测数据集，应用基于粒子群算法（PSO）寻优的支持向量回归（SVR）方法，建立了SVR预测模型。模型以Al-Cu-Mg-Ag合金时效温度与时效时间为输入，合金的抗拉强度、屈服强度为输出。经过与BP神经网络模型进行比较，结果表明：对于相同的训练样本和检验样本，支持向量回归模型比BP神经网络模型具有更高的预测精度。