通过10个低维测试函数对混合蛙跳算法(SFLA)、入侵杂草优化(IWO)算法、帝国竞争算法(ICA)、生物地理学优化(BBO)算法和人工蜂群(ABC)算法进行仿真验证及对比分析。针对支持向量机(SVM)学习参数难以确定的不足,利用这5种智能算法搜寻SVM最佳学习参数,提出SFLA、IWO、ICA、BBO和ABC算法与SVM相融合的预测模型,以云南省某水文站枯水期1—3月月径流预测为例进行实例研究。结果表明:1对于低维函数极值寻优问题,SLFA、IWO、ICA、BBO及ABC算法均具有较好的收敛精度和全局寻优能力,尤以SLFA算法的寻优性能为最优;2SLFA-SVM、IWO-SVM、ICA-SVM、BBO-SVM及ABC-SVM模型对实例1—3月月径流均具有较好的预测效果,可满足枯水期月径流预测的精度需求。提出的模型及方法可为相关预测研究提供参考。