洪水灾害一直是威胁人民生命财产的主要因素,尤其是随着近年来全球变暖,极端天气的多发,加之我国地形多山地为主,而山区的中小流域受地形等因素影响,导致预防工程措施建设难度大、不易实施,防御洪水的非工程措施显得越来越重要。山区性河流具有暴雨洪水历时短、强度大、陡涨陡落为主要特征,加之受地形影响、植被类型和下垫面条件等因素影响大。由于这些河流往往普遍缺乏水文气象实测资料,目前几乎无预报方案,导致预警预报难度大。本研究以雅安汉源县山区性河流流沙河为主要研究对象,进行了洪水预报研究,主要研究工作和成果如下:1.基于2009～2020年流沙河流域实测水文资料,利用新安江模型和BP模型对流沙河进行了水文分析计算,并对其预报精度按照水情规范相关规定进行精度评定,新安江模型预报精度达乙级以上,BP模型预报模型精度比新安江模型提高了22.3%。2.基于BP以及GA-BP模型不同于传统水文预报的非线性预测方法,是对传统洪水预报模型方法的补充,有效地改进了洪水预报的准确性,提高了预报精度。3.针对BP模型自身的局限性,其存在结构不唯一、收敛速度慢和局部最优等问题,利用遗传算法对BP模型进行了优化,以MATLAB（2020b）为主要研究手段建立了流沙河GA-BP洪水预报模型。4.将GA-BP模型预报结果与BP模型预报结果进行了对比分析,结果表明,GA-BP模型与BP模型相比,不仅采用全局搜索法进行模型训练,克服了单一BP模型自身的局限性,而且改进后的模型,预报精度有所提高,具有较好的适用性,能够应用于洪水预报中。研究成果为山区性河流中小流域洪水预报方案提供了重要的数据支撑,解决了中小流域洪水预报问题,为山区性河流山洪灾害预报预警以及防治项目实施提供了重要保障。