本发明公开了一种基于ARIMA-GC-SVR的高拱坝谷幅变形预测分析方法，首先获取坝区数据，对数据进行预处理；选用ARIMA模型、LASSO模型并依据实际工程计算需求所需的粒计算(GC)窗口长度，构建满足计算需求的影响因子矩阵；根据影响因子矩阵，结合谷幅变形值矩阵，选用粒计算构建粒化矩阵；对粒化矩阵进行预测长度为单位窗口的最小二乘支持向量机回归模型(SVR)预测分析；最后将粒化数据尺度还原，若预测终点日期小于目标预测时间，则更新影响因子矩阵及粒化矩阵，重新进行预测，直至满足目标预测时间要求。本发明效率高，成本低，同时扩大了可预测时间范围，提高了长时间预测精度，为谷幅变形长期预报提供参考。