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选择典型的实时校正方法：传统的误差自回归、基于K最邻近算法（ KNN ）的非参数校正及基于Kalman滤波的多断面校正法，并以Kalman滤波与KNN结合构造综合方法，以淮河流域吴家渡-小柳巷区间作为试验河段，构建一维水动力学模型并与实时校正方法联合应用。简要介绍这4种方法的原理与模型构建方法，然后对比分析各种方法的模拟结果，尤其对模拟洪峰稳定性、峰现时间、峰现误差等进行比较，认为前3种基本方法均能在相当长的预见期内提高洪水的预报精度，而综合法实时校正法对洪峰部位的模拟更为稳定可靠、总体效果更好，更适合预