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为了克服已有的基于神经网络的谐波测量方法，在采用BP算法训练时易陷入局部最小和易出现过拟合现象等神经网络固有缺陷，提出了一种将支持向量回归(SVR)应用于谐波测量的方法：该方法基于模拟并行谐波测量装置的基本原理，即从频域的观点，任何非正弦周期波形经过傅立叶级数展开，可以看成是由基波和各高次谐波迭加而成，利用SVR来实现模拟并行谐波测量装置中带通滤波器和检波器的功能。根据电力谐波的特点，从理论上构造训练数据，对该SVR模型进行训练，该模型输入为待测量信号，即在一个周期内的采样值，输出为待测的各次谐波幅