洪水预报对水利工程的规划、建设、运行管理至关重要。在学习前人已有的洪水预报成果的基础上，探讨了目前洪水预报研究中存在的问题及未来本领域研究的发展方向与趋势。为解决集总模型无法处理暴雨洪水空间分布不均问题，根据暴雨洪水的空间分布特性、流域下垫特性及资料条件，将整个研究流域细分成若干个子流域分别用新安江模型进行洪水预报，再通过洪水演进将各子流域的预报结果汇集成研究区的结果，从而达到了提高洪水预报精度的目的。探讨了洪水预报效果的评价方法。　　 本文对预报洪水进行粗略的分类，提高了参数率定的效率。建立以洪峰流量、洪水总量和洪峰滞时合格率最大作为场次洪水模拟的多目标函数和以洪水总量误差最小、洪峰流量误差最小、洪峰滞时最小的单目标函数的参数优化模型，运用混合遗传算法进行优化参数率定，提高了计算精度和效率。该算法应用混沌变量生成初始种群，应用退化混沌变异操作代替标准变异操作，应用SA技术提供局部领域搜索，通过模拟和检验的比较，从而获得最优率定参数。建立了以洪水预报过程误差最小为目标的马斯京根法参数优化模型，通过混沌算法进行参数率定，并通过与其他方法对比，混沌优化结果较好。通过与混沌优化算法及API模型预报结果进行比较，混合遗传算法法率定结果精度比较高。用潘家口水库流域实际发生的若干场历史洪水进行预报检验表明，本文所建立洪水预报模型效果较好，能达到国家规定的洪水预报精度要求。