传统的线性规划支持向量回归算法需要选择一个折中参数C来确定经验风险和置信风险之间的比例,而针对不同的数据选择最优的参数C一般并不容易。为解决这一问题,提出一种给定经验风险水平的线性规划支持向量回归算法,该算法能够事先确定经验风险水平的大小。另外,新算法还可以通过设置不同样本点上经验风险的大小,处理样本中存在异方差的情况。仿真试验验证了所给算法的可行性和有效性。