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中长期径流预报对水资源利用工作具有重要的指导意义。针对月径流季节性特征提出了季节性支持向量机（SVM）中长期径流预报模型，以月份值嵌入样本的形式考虑了月径流的非平稳季节特性；引入了“参数网格化搜索耦合交叉验证”的参数率定方法，确保了模型参数选取的合理性。实例表明，季节性SVM中长期径流预报模型是有效的．相比标准SVM模型、分月SVM模型、BP模型具有明显的优势。