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为了提高径流预测的精度和可靠性，将支持向量机应用到单因子月径流预测建模中。针对支持向量机模型参数的选择费时费力且效果差的问题，利用全局寻优的果蝇算法优化选择支持向量机的惩罚参数和核参数，提出了基于果蝇算法优化支持向量机参数的FOA-SVM预测模型，并利用新疆某站的月径流历史数据进行了仿真测试。结果表明：与GA-SVM模型和PSO-SVM模型相比，FOA-SVM模型能够提高径流预测的效率与精度。