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为采矿沉淀预言估计概率积分方法的参数的一个新数学模型被建议。把理论基于最少的广场支持向量机器(LS-SVM ) ，改进采矿沉淀的精确和可靠性有能力预言。许多地质并且包含的采矿因素以一个非线性的方法被联系。新模型基于统计理论(SLT ) 和实验风险最小化(ERM ) 原则。从观察车站收集的典型数据被用于学习并且训练的样品。从 LS-SVM 模型的计算结果与背繁殖的预言结果相比是神经网络(BPNN ) 模型。参数更正是的结果表演比由 BPNN 模型由 LS-SVM 模型预言了。LS-SVM 模型在计算是更快的