为进一步提高大坝变形的预测精度，提出了一种改进的灰狼算法优化支持向量机预测模型。通过引入非线性收敛因子和采用动态加权策略，提升了灰狼算法优化支持向量机惩罚因子和核函数参数的能力，并以最优参数建立支持向量机大坝变形预测模型。选取实例数据，与布谷鸟算法、差分进化算法、粒子群算法和基本灰狼算法优化的支持向量机预测模型进行比较。实验结果表明，改进的灰狼算法对支持向量机参数的优化是有效的，基于此建立的模型预测效果良好，达到了提高大坝变形预测精度的目的。