本项目来源于河北省高等学校科学技术研究自然科学基金，属于人工智能与数据挖掘的研究热点之一。鉴于风速预测、煤矿安全风险预警、水质评价等问题中的不确定性，本项目结合不确定理论和支持向量机（SVM），给出了几种数学模型及其其应用。 创新性主要体现在：（1）给出了基于集值样本、随机集样本、2型模糊样本的凸二次规划，建立了基于集值样本、随机集样本、2型模糊样本的SVM，并将基于集值样本的SVM应用于风速预测中。（2）结合风速预测问题中数据无法反映的先验信息，给出了基于先验信息的凸二次规划模型，建立了基于先验信息的SVM，并将其应用于风速预测问题中。（3）针对缺少历史数据，或所需数据需要由专家给出的情况，结合不确定理论和不确定随机理论，提出了一种不确定综合评价方法和基于不确定随机变量的综合评价方法，并分别将其应用于软件质量评价和煤矿安全风险预警问题中，为项目风险预警提供了新方法。（4）针对水质评价等问题中需要用多次测量的方式以减少不确定性的特点，建立了支持函数机并将其应用于水质评价问题中。 本项目的研究既对不确定性的数学理论有理论上的突破，更有应用上方法的改进，可为风速预测、煤矿安全风险预警、水质评价等实际问题提供借鉴。