丹江口水库位于汉江中上游,横跨鄂、豫两省,是我国南水北调中线供水工程的水源地,丹江口水库的供水有效缓解了我国北方水资源短缺的局面。深入研究丹江口水库未来的入库径流,对于水库防洪和兴利调度以及保证南水北调的供水安全极为关键。本论文以丹江口水库为研究对象,分析了丹江口水库入库径流特性和演变规律。在此基础上,建立了多元线性回归模型（MLR）、人工神经网络模型（ANN）、随机森林回归模型（RFR）、支持向量回归模型（SVR）、基于改进灰狼优化算法的支持向量回归模型（IGWO-SVR）以及小波耦合IGWO-SVR模型对丹江口水库入库月径流进行预测。主要研究内容及创新性成果如下:（1）采用统计学的分析方法对丹江口水库年径流序列和月径流序列的特性进行量化研究。采用滑动平均法、Pearson相关检验法、Spearman相关检验法和Kendall相关检验法对径流序列的趋势性进行检验,结果表明丹江口水库入库年径流序列在显著水平α=5%条件下,减小趋势性不显著;采用Mann-Kendall检验法和Pettitt检验法对径流序列的突变性进行检验,结果表明1991年和2013年为径流的突变年份。（2）在分析了丹江口水库入库径流特性和演变规律的基础上,建立了多元线性回归模型（MLR）、人工神经网络模型（ANN）、随机森林回归模型（RFR）、支持向量回归模型（SVR）四种月径流预测模型。在模型输入前采用灰色关联分析理论对径流的预测因子进行筛选,实例分析结果表明,对于丹江口水库入库月径流序列,SVR模型的预测效果优于其他几个模型。（3）针对灰狼优化算法（GWO）的不足之处,引入基于混沌理论的反向学习策略、收敛因子非线性调整策略、动态权重策略以及概率扰动策略,提出了一种改进灰狼优化算法（IGWO）,并通过6种测试函数验证了改进算法的有效性。使用改进灰狼优化算法对优选出的SVR模型进行参数优化,实例分析结果表明,基于改进灰狼优化算法的支持向量回归模型（IGWO-SVR）的预测精度和稳定性均有一定提升。（4）针对IGWO-SVR模型在径流序列峰值处预测效果不佳的问题,引入小波分析理论,建立小波耦合IGWO-SVR月径流预测模型,对原始月径流序列进行4层分解与重构。实例分析结果表明,小波耦合IGWO-SVR模型在训练期和验证期纳什系数NSE均可达0.9以上,预测效果较好。