در مطالعه حاضر خشکسالی حوضه آبریز سیمنه‌رود به وسیله مدلهای هوشمند ماشین بردار پشتیبان (SVM)، شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و تئوری موجک (W) مورد بررسی قرار گرفت. از دادههای شش ایستگاه باران‌سنجی در منطقه استفاده و شاخص خشکسالی در چهار مقیاس زمانی محاسبه گردید. همچنین خود همبستگی مرتبه اول به عنوان تاخیر بهینه انتخاب شد. سپس ساختار مناسب شبکه عصبی مصنوعی با استفاده از روش آزمون و خطا تعیین و ضرایب سه‌گانه مدل SVM نیز مشخص و مدلسازی انجام شد. نتایج ارزیابی مدلهای منفرد نشان داد که تفاوت معنی داری بین دو روش در پیش‌بینی خشکسالیها وجود ندارد. در ادامه مدلهای هیبریدی WANN و WSVMتهیه شدند. نتایج نشان داد کاربست تئوری موجک عملکرد مدلهای منفرد را بسیار بهبود داده و مقدار شاخصهای RMSE و MAE به ترتیب 19٪ و 21٪ کاهش و ضریب همبستگی 30٪ افزایش داشته و مدل W(L2)SVM برای پیشبینی خشکسالی‌های حوضه آبریز سیمینه‌رود پیشنهاد گردید. Manuscript profile