本发明公开了一种中小水库入库流量日前预测的分时段集成方法，主要解决了现有技术存在的中小水库无法有效利用现有技术进行入库流量预测的问题。该分时段集成方法包括如下步骤：(S1)基于流域降水量划分汛期与非汛期；(S2)搭建汛期与非汛期的集成学习预测器；(S3)对汛期与非汛期的集成学习预测器进行训练；(S4)进行入库流量的预测。通过上述方案，本发明达到了采用水量平衡原理，由水库各类用水可还原水库来水，获得水库入库流量的历史数据，利用深度学习网络强大的非线性表达能力，挖掘历史数据背后的规律来预测日前的入库流量在保证精度的同时避免了对难以观测水文要素资料的依赖的目的，具有很高的实用价值和推广价值。