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类似大多数基于统计的纯数据驱动机器学习方法一样，标准支持向量机回归也是建立在对纯样本数据学习基础上的，需要足够多标记好的样本数据才能保证模型的性能，当样本数据集趋于无穷大时，学习模型也越趋向于真实模型。然而在实际应用中，这个条件往往很难得到满足。如果能将样本数据的先验知识融合到支持向量机回归中，就可以弥补样本不足的缺陷。本文提出一种融合先验知识的支持向量机回归方法，给出了理论推导的一般形式，并通过实验证明该方法的有效性。