（河北省承德水文水资源勘测局，河北 承德 067000）

水资源合理高效的利用离不开水资源的有效配置，对于河川径流量而言，其对水资源的高效配置、调度、防洪等都具有重要的参考意义，因此，做好河川径流量的预测工作则可为水利工程提前准备，但由于河川径流量具有非平稳与非线性的特定，且其样本量一般较少，所以预测难度较大。

近年来，河川年径流量的预测工作越来越得到众多学者的重视，如李建林［1］从中长期预测的角度出发，基于GM（1，2）-Markov模型对河流年径流量进行了预测；BP神经网络对来水量进行了预测，李宝玲［2］运用R/S灰色方法预测径流量，柴燕丽［3］基于神经网络预测了淮河流域的年径流量，郑世武［4］以改进灰色系统理论进行径流量的预测工作，杜发兴［5］将物元模型运用在了流域年径流量预测中，雷晓云［6］以塔城地区乌拉斯台河为例，以MATLAB工具箱的BP神经网络对年径流量进行了预测，周轶成［7］基于最小二乘支持向量机对马营河中长期径流进行了预测研究，陈晓虎［8］对日径流预测方法进行了研究，张丽霞［9］基于时间序列分解模型进行了乌拉斯台河年径流量的预测，取得了较好的预测效果。时间序列方法只考虑时间变量，且时间样本综合了各种错综复杂因素的影响，因此在预测年径流量方面具有较大优势，但是时间序列涉及模型的选择，这会引起较大的误差，基于此，该文引进概率分析以数据量为原则进行年径流量的预测。

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