该文概括国内外水文预报的进展与研究发展方向,并具体结合了"清江梯级水电联合调度系统"开发项目,较深入地探讨了径流预报的相关方法.在利用现有历史观测资料建立径流时间流列的基础上,通过时间序列分析方法建立了相应的预测模型.时间序列分析的若干理论已经相当成熟,特别是对于线性平稳时间序列,其多种模型已被广泛应用于各领域的控制和预测.该文详细介绍了ARMA系统模型的特点、相关分析方法及建模过程,并结合现有数据资料,通过相关分析,给出了枯水期径流预报的AR模型,经过实例验证,取得了较好的效果.径流过程很难用线性系统来描述,径流序列一般也是非平稳的.随着非线性科学的发展,研究工作者开始用人工神经网络模型、混沌系统等非线性系统来描述径流过程,且显示出较好的应用前景.该文介绍了神经网络的相关理论与模型,初步尝试了用三层BP网络模型模拟全年的径流过程,在网络结构与算法优化等方面做了有益的探讨,并在此基础上进行预测,其结果证明是可行的.