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径流预测是梯级电站优化调度的基础。目前已广泛应用的BP网络径流预测模型的参数确定多采用＂试错法＂,具有较大的不确定性,影响到模型的收敛速度和精度。本文利用粒子群收缩因子算法（CFPSO）对BP模型的初始权重及偏值、学习率、动量因子和训练次数等参数进行优化,并利用电站年径流预测实例进行检验,计算结果表明该优化方法能够提高BP模型的收敛速度和精度。