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通过采用单个参数控制样本的误差界限、采用Laplace损失函数和改变置信区间项，给出了一种基于单参数的Lagrangian支持向量回归算法。以实际数值函数为例，通过采用三组不同样本集进行拟合训练，构建了基于支持向量机的近似模型；以石油平台支援船总阻力估算为例，通过与模型试验及其他典型方法的对比，检验了算法用于近似模型构建的准确性和适用性。研究结果表明，采用支持向量机方法构建近似模型在小样本条件下比神经网络等传统方法具有更好的泛化性和推广能力，能够有效提高计算精度与优化效率，在复杂系统多学科优化设计中具有很