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目前的径流预测方法大都要求数据序列具有时历相依性，因此在应用相应的方法进行时间序列的预报时，应先判别时间序列的时历相依性。以渭河干流林家村水文站和咸阳水文站为研究对象，采用线性自回归模型对相邻两个月的径流量进行了相关性分析，研究了其月径流序列的时历相依性，并采用BP神经网络模型进行了月径流预报。结果表明：当相邻两个月径流量的相关度≥0．7时，数据序列时历相依性较好，可以进行月径流量预报建模；当BP神经网络模型的预报合格率≥80％时，可用于月径流量预报。