由于水资源在人类生产生活中的重要作用及其可利用总量的匮乏,有效的水文预测可以为水资源的管理和合理规划提供可靠的参考依据。因此,对于水文数据的精准预测尤为重要。本文主要做了两个实证分析,分别对湖北神农架林区松柏水文站的四个雨量站的降雨量以及甘肃省疏勒河昌马堡水文站的径流量进行预测。实验一,提出一种新的组合模型SSA-DA-SVR预测降雨量,即基于奇异谱分析(SSA),蜻蜓优化算法(DA)和支持向量机回归(SVR)的组合模型。首先,SSA用来提取水文数据的趋势特征。其次,DA用来优化模型SVR中的惩罚参数c和核函数参数g。最后,SVR被选为寻找非线性系统中输入和输出间关系的预测模型。提出的组合模型SSA-DA-SVR对松柏、盘水、栏马和九龙池四个雨量站的月平均降雨量进行预测。为了验证模型的有效性,建立组合模型DA-SVR,SSA-GWO-SVR,SSA-PSO-SVR,SSA-CS-SVR,结果表明在五个组合模型中,新提出的组合模型预测精度较高。实验二,主要是对甘肃省疏勒河昌马堡水文站月平均径流量进行预测。首先,用EEMD将原始数据进行分解以充分提取各个趋势,其次,根据所提取出的趋势特征分别选取适合该信号序列的算法对其进行预测,最后将得到的各个序列的预测值叠加即可得到最终的径流量预测值,即为通过组合模型EEMD-IMFs-COM对月平均径流量进行预测得到的预测值。为了验证提出的组合模型的有效性,跟对比模型作比较,可以得出新提出的组合模型预测性能较好且预测精度较高。通过案例分析,可以将以上两种混合模型作为一种简便有效的工具运用在水文预报领域。