【摘 要】
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解决复杂系统的建模优化问题，需根据具体的应用环境，选择合适的近似模型。本文对响应面模型、多元自适应回归样条模型、克立格模型、径向基函数模型、支持向量回归模型等近似模
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解决复杂系统的建模优化问题，需根据具体的应用环境，选择合适的近似模型。本文对响应面模型、多元自适应回归样条模型、克立格模型、径向基函数模型、支持向量回归模型等近似模型的性能特点和适用范围进行了系统的比较研究，在分析这些近似模型基本特性的基础上，选取具有广泛代表性的测试函数，并综合考虑问题的复杂度、非线性程度、采样点的规模及分布等多个因素，对上述5种近似模型的全局和局部拟合能力、鲁棒性等进行了较为全面的比较评价，并给出应用实例。
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