大坝变形、渗流、应力应变等服役性态的原型监测数据序列,多具有非线性特征且易受噪声污染.为基于原型监测数据,通过构建大坝服役性态预测模型,高效合理地拟合和预测大坝非线性服役性态,需高度重视模型抗噪能力和泛化能力的提升.源于此目标,综合应用小波、支持向量机(SVM)、粒子群算法(PSO)等工具,开展了大坝实测服役性态抗噪预测模型的构建方法和应用研究.在对大坝服役性态原型监测数据小波消噪处理的基础上,借助支持向量机,建立了大坝实测服役性态预测模型;考虑模型精度受SVM惩罚因子及核函数参数影响显著的特点,引入PSO算法,实现了支持向量机参数的寻优.将文中方法应用于某实际大坝变形实测性态预测模型的构建,结果表明,所构建的抗噪预测模型较传统统计回归模型,在预测能力方面有一定的优越性,且对样本数量方面的要求可适当放宽,体现出较强的工程实用性.