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本文针对油田开发动态数据建模中小样本、不适定性等问题，提出了一种用ε-不敏感支持向量回归（ε-SVR）方法建模的思想，以解决人工神经网络及微分模拟等方法在数据建模中的过拟合、泛化性差等缺陷。首先通过采集一定数量的训练样本，并对样本进行归一化处理，然后采用交叉验证来选择最优的支持向量回归参数，最后通过训练得到预测模型，计算结果表明ε-SVR是油田开发动态指标预测一种非常有效的数据建模方法。