摘要：為了提高新安江模型在半濕潤流域的洪水預(yù)報精度,選擇K最近鄰(KNN)算法、傳統(tǒng)的誤差自回歸(AR)方法、反饋模擬方法3種實時校正方法,以陜西省陳河流域為試驗對象進行洪水預(yù)報。以洪峰相對誤差和納什效率系數(shù)為評價指標(biāo),分析對比3種方法的校正效果。結(jié)果表明:3種校正方法均能提高預(yù)報納什效率系數(shù),其中反饋模擬最優(yōu),AR、KNN效果次之;反饋模擬對洪峰誤差校正相比于KNN算法在短預(yù)見期內(nèi)更為精確,兩者均能減小AR法在洪峰誤差校正上的不足;加入歷史樣本的KNN算法在洪峰誤差校正上效果優(yōu)于反饋模擬,可有效提高洪水預(yù)報精度。