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由于水文时间序列中存在着大量的不确定性、灰色性、线性性以及非线性性等问题,传统单一的预测模型并不能完全提取水文时间序列中的信息,因此,为了提高径流量模拟的准确性,获得精度更高的径流量模拟数据。提出了一种基于求和自回归移动平均(ARIMA)修正反向传播(BP)神经网络的混合模型。实验结果发现,该混合模型可以提取单一BP神经网络未提取到的水文信息,并获得更高的模拟精度。