本发明提供了一种多模型组合的潮汐预报方法，涉及潮汐预报技术领域，包括如下步骤：S1、采集目标点位及附近点位的实测潮汐及水文气象要素数据；S2、利用调和分析法建立调和预报模型，获得第一预报结果；S3、建立带外部输入的潮汐预报自回归偏最小二乘模型，获得第一预报结果；S4、基于多尺度分解建立变结构神经网络预报模型，计算所述第一预报结果与实际潮汐的差值部分；将差值部分利用变结构神经网络预报模型进行辨识和预报，获得第二预报结果；S6、将第一预报结果与第二预报结果相加，得到最终潮汐预报结果。本发明充分利用线性预报方法鲁棒性强的优点和神经网络等非线性预报方法自适应、非线性的优点，能在保证稳定性的同时提高预报的精度。