水资源是支撑人类生命和经济增长与可持续发展的最基本的要素之一,而其中的径流要素的变化主导着整个系统的变化。由于受气候、流域自然地理、社会发展以及人类生存需要的综合影响,其变化规律错综复杂,表现出多时间尺度性、随机性、突变性、非线性等特性。因此,径流预测至今仍是国内外研究的热点和难点。本论文基于玛纳斯河肯斯瓦特水文站的径流资料,对其进行特性分析和预测研究。并将成熟的预测方法和新技术应用到该流域径流预测中,总结、研究、分析了多种预测方法,检验其适用性和合理性。玛纳斯河流域洪水既具有天山北坡的融雪洪水的特征和产生的条件,又具有自己的特点。对该流域洪水成因进行了分析,得出玛纳斯河流域洪水的形成主要是积雪量以及叠加在洪水期上的同期降水。二者是洪水形成的主导因子,其特点在于其多变性和可知性。先用常规统计学的分析方法对玛纳斯河径流进行特性分析,将该河的年径流变化特征和年内季节变化特征展现出来;再用小波分析的方法,得知玛纳斯河年径流时间序列存在27年和16年左右的周期变化,它们主导着玛纳斯河年径流长期变化特性。并对玛纳斯河年径流两个主周期的丰、枯交替变化的波动进行特性分析;对太阳黑子活动与该流域径流特性相关分析,分析出太阳活动对年径流的影响。建立了多个预测模型,并对结果进行了比较,BP神经网络和支持向量机两个模型在拟合效果和预报精度上优于其它两种模型。该论文的研究不仅为下游水库优化调度和合理使用提供可靠的水文信息,提高其经济效益和社会效益,而且所总结和研究的模型还可以广泛应用到其它流域径流预测及其它领域预测中去,为其提供理论和实践参考依据。