本研究提出了一种新方法：粒状球支持向量回归（GBSVR），旨在解决支持向量回归（SVR）在处理大规模数据集时的高计算成本和对异常值敏感的问题。GBSVR通过将数据点聚集为少量球体来简化计算，并在多个基准数据集上表现优于现有方法。

本研究探讨了医疗智能交通系统中紧急车辆位置跟踪的准确性。通过整合支持向量回归(SVR)和深度神经网络(DNN)的预测模型，显著提高了虚拟与物理世界之间的位置同步精度，实时同步提升约88%到93%。

本研究提出了一种新的法律文档检索方法，结合支持向量回归（SVR）、袋装技术和嵌入空间，显著提升了检索效率和回收率，初步结果良好。