本发明公开了基于模糊聚类和支持向量回归的成绩预测方法，属于成绩预测技术领域，现提出如下方案，其包括以下成绩预测步骤，预处理原始数据并划分训练集和测试集；基于隶属度******的原则进行聚类，对每个聚类簇使用支持向量回归算法建模，确定最终成绩与历史成绩记录之间的关系；根据测试集学生自身的学习行为属性，找到与其具有相同或者相似行为的学生，对目标学生最终成绩做出调整；通过在S2中获得的模糊隶属度矩阵，在S3中确定的关系以及S4中对成绩的调整，来获得目标学生的最终成绩。本发明提高成绩预测的准确率。在三个标准数据集上的对比实验展现了本发明提出方法的有效性。