Understanding the dynamics of harmful algal blooms is important to protect the aquatic ecosystem in regulatedrivers and secure human health. In this study, artificial neural network (ANN) and support vector machine (SVM)models were used to predict algae alert levels for the early warning of blooms in a freshwater reservoir. Intensivewater-quality, hydrodynamic, and meteorological data were used to train and validate both ANN and SVMmodels. The Latin-hypercube one-factor-at-a-time (LH-OAT) method and a pattern search algorithm were appliedto perform sensitivity analyses for the input variables and to optimize the parameters of the models, respectively.The results indicated that the two models well reproduced the algae alert level based on the time-lag input andoutput data. In particular, the ANN model showed a better performance than the SVM model, displaying a higherperformance value in both training and validation steps. Furthermore, a sampling frequency of 6- and 7-day weredetermined as efficient early-warning intervals for the freshwater reservoir. Therefore, this study presents aneffective early-warning prediction method for algae alert level, which can improve the eutrophication managementschemes for freshwater reservoirs.