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为有效利用年径流时间序列资料所隐含的时序分段相依性这一重要信息，提出了用门限自回归模型(TAR)来预测年径流，并研制了TAR建模的一整套简便通用的方案。用所提出的改进遗传算法，可同时优化门限值和自回归系数，从而解决了TAR建模过程所涉及的大量复杂寻优工作这一难题，为TAR模型的广泛应用提供了强有力的工具。实例计算的结果说明这套方案是可行的和有效的；通过门限值的控制作用，TAR模型可以有效地限制模型误差，从而保证TAR模型预测性能的稳健性，提高预测精度。该方案具有通用性，在非线性时序预测中具有重要的理论意义