En la actualidad, no hay un instrumento adecuado disponible para simular el modelado del rendimiento térmico de varias áreas de nuestros estados debido a su complicado comportamiento meteorológico. Para predecir con precisión una ola de calor, estudiamos las brechas de investigación y la investigación actual en curso sobre la predicción de olas de calor. Para la predicción precisa de una ola de calor, consideramos dos conceptos de computación suave: (a) Teoría de Conjuntos Aproximados (RST) y (b) Máquina de Vectores de Soporte (SVM). Toda la investigación en curso sobre la predicción de olas de calor se basa en predicciones futuras con un margen de error. Todas las técnicas disponibles utilizan un patrón particular de datos de olas de calor, y estos métodos no se aplican a datos vagos. Este artículo utilizó una técnica innovadora de RST y SVM, que se puede aplicar a conjuntos de datos vagos e imprecisos para producir los mejores resultados. RST es útil para encontrar los atributos más significativos que serán alarmantes en el futuro. Este análisis identifica la ola de calor como la característica más prominente entre varios datos meteorológicos. SVM es responsable de la predicción futura de olas de calor, que incluye varios parámetros. Al clasificar más las olas de calor, encontramos que la falta de vegetación aumentará la ola de calor en el futuro. Aunque la encuesta se realizó en base a una distribución de muestreo, esperamos que este resultado represente a la población, ya que recolectamos nuestra muestra en un entorno heterogéneo. Estos resultados se validan utilizando un método estadístico.