Dự báo thời tiết là bài toán có tính thực tiễn và có ý nghĩa quan trọng đối vớingành nông nghiệp, công nghiệp và dịch vụ. Đã có nhiều phương pháp đề xuấtđể dự báo thông số thời tiết này [3, 7, 8, 10], tuy nhiên các thông số của mô hìnhdự báo phụ thuộc vào điều kiện địa lý và sự phát triển kinh tế của khu vực cần dựbáo. Do đó, đối với các khu vực dự báo khác nhau cần phải xác định lại các thôngsố của mô hình hoặc đề xuất mô hình mới phù hợp hơn. Bài báo đề xuất sử dụngmạng SVM (Support Vector Machine) trong mô hình hỗn hợp [2] để dự báo thờitiết (nhiệt độ lớn nhất và nhỏ nhất) trong ngày. Các số liệu đầu vào là giá trị lớnnhất, nhỏ nhất của nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió và giá trị trung bình của lượngmưa, số giờ nắng ngày trước đó. Đầu vào mô hình được đánh giá và lựa chọn sửdụng thuật toán khai triển theo giá trị kỳ dị SVD (Singular Value DecompositionChất lượng của giải pháp đề xuất được kiểm nghiệm trên số liệu quan trắc thực tế(2191 ngày từ 01/01/2010 đến 31/12/2015) ở tỉnh Hải Dương.