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将小波分析与传统的BP神经网络模型进行组合，提出了一种新的径流中长期预测方法。该方法对年径流序列进行Mallat小波分解，将分解后得到的不同尺度下的低频成分和高频成分分别进行Mallat算法重构，对重构系列采用BP神经网络模型进行预测。采用黄河三门峡站1470—2002年的年径流资料进行模型的预测和检验，并与传统的BP神经网络模型进行比较，研究结果表明小波神经网络在径流预测中具有较好的预报精度，可以成功地用于径流模拟和预测。