密云水库担负着为北京市提供生活和工业用水的重要任务,而潮河流域是密云水库的重要水源地之一,因此,对潮河流域径流和降雨的预测研究具有十分重要的意义。主要研究内容如下:提出了基于混沌时间序列分析的灰狼算法-支持向量机径流量预测模型。对大阁2004-2009年日径流量数据进行相空间重构和混沌特性分析,得到数据延迟时间为τd=7,嵌入维数m=2,最大Lyapunov指数λ=0.0745,显示数据满足混沌特性,利用重构后的数据,建立了灰狼算法-支持向量机径流量预测模型(R2=0.996,MSE=0.014,MAPE=4.493%)。并与支持向量机模型(R2=0.899,MSE=0.061,MAPE=13.578%)、粒子群-支持向量机模型(R2=0.907,MSE=0.069,MAPE=11.526%)和遗传算法-支持向量机模型(R2=0.978,MSE=0.053,MAPE=10.053%)进行了对比分析,结果表明,灰狼算法-支持向量机模型预测效果最好,结合混沌时间序列分析,灰狼算法-支持向量机模型可以实现对日径流量很好预测。提出了插值法与灰狼算法-支持向量机相结合的降雨量预测模型。将2009-2017年潮河流域虎什哈站、安纯沟门站及下会站三个站点的日降雨量数据作为输入变量,古北口站日降雨量作为输出变量。建立了支持向量机降雨量预测模型(R2=0.912,MSE=0.324,MAPE=10.010%)、粒子群-支持向量机模型(R2=0.962,MSE=0.158,MAPE=8.430%),遗传算法-支持向量机模型(R2=0.975,MSE=0.065,MAPE=5.940%)和灰狼算法-支持向量机模型(R2=0.985,MSE=0.012,MAPE=6.450%);并利用插值法结合灰狼算法-支持向量机对古北口降雨量进行预测研究,建立了样条插值-灰狼算法-支持向量机(MAPE=6.40%)和反权重-灰狼算法-支持向量机(MAPE=6.37%)。结果表明,插值法结合灰狼算法-支持向量机可对降雨量进行有效预测。