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径流预报在水资源综合开发利用、科学管理、优化调度等方面起着至关重要的作用。针对不同预报方法预报精度存在差异的问题，选用多元线性回归模型（MVLR）、灰色动态GM（1，N）模型、人工神经网络模型（ANN）分别对宜昌水文站日、月、汛期、非汛期流量进行模拟与比较分析，并在此基础上建立组合预报模型（CP）。结果表明：ANN模型预报精度相对较高，预报效果总体优于MVLR、GM（1，N）2种模型；CP模型能够降低预报的风险，但预报合格率略有下降；各模型日尺度流量预报精度高于月尺度，非汛期预报精度高于汛期。