针对高铁变形监测数据的非线性特征,构建一种基于小波与灰色支持向量机的高铁变形预测组合模型.利用小波分析获取不同时频尺度上的随机序列和近似序列,通过嵌入维数的确定和高低频数据的相关性分析,将重构后的随机序列作为遗传算法优化SVR模型的输入,对近似序列则采用灰色支持向量机来描述其演变特征,最后将二者预测结果进行耦合叠加,得到小波灰色支持向量机的组合模型预测结果.以贵广高铁实测数据为例,将均方差、平均绝对误差、平均绝对相对误差作为评判指标对预测效果进行评价,结果表明该模型较好地拟合了近似分量,同时避免了细节分量的过拟合,为高铁变形预测提供了新途径.