针对传统石墨烯可重构天线辐射特性全波模拟耗时问题,将支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)这一机器学习方法用于石墨烯贴片天线参数快速重构预测。将石墨烯贴片天线不同参数(贴片尺寸、化学势、频率等)下的电磁响应转化为一个回归估计问题。以天线单元参数为输入,相应S参数为输出,建立回归模型,利用全波模拟仿真软件建立支持向量回归训练数据集和测试数据集,实现石墨烯可重构天线单元电磁响应的快速预测。数值算例中通过对S_(11)参数的预测,并与径向基函数网络方法、全波仿真软件结果进行比较,验证了方法的有效性。