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对于易受洪灾的地区而言，快速而准确的洪水预报非常重要，能够为洪水预警消息的发布提供更长的先导时间，从而为可能受灾地区的人们提供更充足的时间以采取相应的防洪措施或安全转移。常用的预报模型包括基于物理性模型和基于系统技术模型。尽管物理性模型能对洪水形成的物理过程提供很好的解释，水文学家并不愿意使用它们，因为模型中参数的率定是比较复杂的。因此，一种基于纯数据集的黑箱技术已被广泛采纳。常用的黑箱模型包括线性模型（LR）、自回归移动平均模型（ARMA）和人工神经网络模型（ANN）等。在当前的研究中，一个相对新颖的黑