城市雨洪模型作为研究城市内涝的重要工具,可对城市内涝防治提出较为科学的依据和建议。其中SWMM雨洪模型较为常见,模型中参数一般根据SWMM手册中给出的取值范围进行经验选取,但由于模型本身参数较多,盲目的调参费时且模拟的计算结果与实际情况相差较大。针对上述问题本文基于SWMM模型,通过以下三方面对模型参数进行分析研究:(1)通过前期收集到的研究区数据资料,对数据进行预处理,利用地理信息系统提取研究区的高程、坡度、管网等关键信息,进行研究区的汇水区划分,同时获取子汇水区和管网参数数据,并根据分析得到的数据信息构建研究区SWMM模型。(2)基于局部扰动分析法和全局偏相关分析法,分别对模型需要率定的经验参数项进行敏感度分析,并对两种方法进行结果对比,得到:参数对峰值流量而言,不透水区曼宁系数和透水区曼宁系数是敏感参数,最大渗入速率和管道曼宁系数是不敏感参数;参数对总产流而言,不透水区曼宁系数、最小渗入速率和透水区曼宁系数是敏感参数,最大渗入速率和管道曼宁系数是不敏感参数。参数敏感度分析可为下一步参数率定节省时间且提高效率。(3)利用BP神经网络结合多目标粒子群算法对模型参数率定,率定后得到优化组合的计算结果与实际情况吻合度高,利用不同场次降雨对得到的优化组合进行模拟验证,得到计算结果相对误差较小,两次计算结果相对误差都在10%以内,说明率定方法可使计算结果精确度高且稳定性好。利用单目标粒子群优化算法率定模型参数,得到计算结果相对误差23.53%,相比本研究多目标率定方法计算结果相对误差大,结果表明本研究率定方法精确度上的优势且适用于研究区SWMM模型参数的率定。