Dự báo mực nước sông cao nhất và thấp nhất trong ngày là bài toán có tính thực tiễn cao. Đã có nhiều phương án đề xuất để dự báo hai đại lượng này, nhưng do các thông số của mô hình dự báo phụ thuộc vào điều kiện địa lý và phát triển kinh tế khu vực cần dự báo. Vì vậy, đối với từng khu vực dự báo cần phải xác định lại các thông số của mô hình hoặc đề xuất mô hình mới phù hợp để đạt được độ chính xác cao hơn. Bài báo đề xuất ứng dụng mô hình hỗn hợp để ước lượng mực nước sông cao nhất và thấp nhất trong ngày, trong đó thành phần tuyến tính được ước lượng bằng SVD (Singular Value Decomposition) và thành phần phi tuyến ước lượng bằng máy học véc tơ hỗ trợ SVM (Support Vector Mechine). Số liệu đầu vào là giá trị mực nước sông cao nhất, thấp nhất và trung bình của các ngày trước đó. Chất lượng của giải pháp đề xuất được kiểm nghiệm trên bộ số liệu thực tế (1.460 ngày, từ 01/01/2017 đến 31/8/2020) ở khu vực hạ lưu sông Thái Bình, Trạm thủy văn Bá Nha, huyện Thanh Hà, tỉnh Hải Dương. Kết quả sai số trung bình tuyệt đối đạt 0.12.