【摘 要】
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支持向量机增量学习方法是在回归支持向量机的基础上，在加入新增样本时有效利用历史训练结果，避免样本的重复训练，得到较准确的分类结果，其回归预测优于传统方法。工业污染预测能
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支持向量机增量学习方法是在回归支持向量机的基础上，在加入新增样本时有效利用历史训练结果，避免样本的重复训练，得到较准确的分类结果，其回归预测优于传统方法。工业污染预测能够及时预测工业污染物的变化，有效防止污染事故的发生。将一种改进的支持向量机增量学习方法用于工业污染预测中，通过实验结果证明：支持向量机增量学习能够较准确地预测废气污染浓度变化趋势，为工业污染预测提供了新的方法。
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