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降水量的变化受到许多因素影响，其动态特征呈现复杂的非线性，使得预测难度较大。为了提高降水量预测精度，提出了一种基于局域支持向量机的降水量预测方法，对月降水量时间序列进行参数提取，构造相空间，使用支持向量回归模型代替局域线性模型，使用邻近点训练该局域支持向量回归模型。仿真结果表明。该方法预测精度高，在旱涝预测方面有较好的应用前景。