摘要：核函数的选取与构造是SVM应用的关键所在．传统SVM在水文时序分析方面的应用多是默认选取单一径向基核函数，而忽略了核函数的选择对模型精度和预测结果的影响．本文基于Mercer核理论，将多项式核与径向基核进行线性组合，构造出混合核函数，并植入SVM中，对水文时序建立自回归预测模型．基于武山站和南河川站的月径流预测结果表明，预测序列的相对误差及均方误差明显优于任一单一核函数．这是由于混合核函数能够更好地适应并处理复杂的水文时序变化，因此提高了预测精度．该研究为利用SVM解决复杂多变的非线性水文时序提供了新的探索模式．

关键词：支持向量机 混合核函数 水文时序 月径流量 武山站 

单位：北京师范大学水科学研究院水沙科学教育部重点实验室 北京100875