針對(duì)基于遞推下降法的多輸出支持向量回歸算法在模型參數(shù)擬合過程中收斂速度慢、預(yù)測精度低的情況，使用一種基于秩2校正規(guī)則且具有二階收斂速度的修正擬牛頓算法（ BFGS）進(jìn)行多輸出支持向量回歸算法的模型參數(shù)擬合，同時(shí)為了保證模型迭代過程中的下降量和全局收斂性，應(yīng)用非精確線性搜索技術(shù)確定步長因子。通過分析支持向量機(jī)（SVM）中核函數(shù)的幾何結(jié)構(gòu)，構(gòu)造數(shù)據(jù)依賴核函數(shù)替代傳統(tǒng)核函數(shù)，生成多輸出數(shù)據(jù)依賴核支持向量回歸模型。將模型與基于梯度下降法、修正牛頓法擬合的多輸出支持向量回歸模型進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在200個(gè)樣本下該算法的迭代時(shí)間為72. 98 s，修正牛頓法的迭代時(shí)間為116. 34 s，遞推下降法的迭代時(shí)間為2065. 22 s。所提算法能夠減少模型迭代時(shí)間，具有更快的收斂速度。