暴雨洪水预报为水利工程的建设、防汛及抗旱等提供了重要的依据。洣水是湘江的一个支流，位于我国南方的湿润地区，属于山区性河流，暴雨陡涨陡落，致使该流域的洪水预报有一定的困难。每年的洪水灾害都会给当地造成极其显著的经济损失，严重影响了当地经济的发展。随着社会的发展，暴雨洪水所造成的经济损失也越来越大。因此，必须加强洣水流域洪水预报模型的研究，以最大限度的降低暴雨洪水可能造成的经济损失。本文选用洣水流域的五里牌站为研究对象，重点探讨了洪峰流量的程序化求解、参数的敏感性分析、模型参数的率定、参数的优化、峰现时间的预报等问题，主要取得以下研究成果：1、开发了中小流域洪水洪峰流量计算软件。首先根据降雨径流资料划分出24场场次洪水，其次基于计算洪峰流量的推理公式方法，并结合VB编程语言，开发了小流域洪峰流量计算软件，通过实例证明了该软件的简便与可行。2、首先，对推理公式中参数的敏感性进行分析，以得出要优化的模型参数。然后，利用洪峰流量求解软件结合试错法对模型中的参数进行率定。在此基础上，运用遗传算法进行参数的优化，并将五里牌站从2000年到2005年的18场实际洪水用于参数的率定，2006年的6场实际洪水用于参数检验。结果表明：通过运用遗传算法进行参数率定的优化，提高了洪峰流量预报的精度和效率。3、分别利用推理公式和统计模型进行洪峰流量的预报。利用MATLAB结合多元线性回归对峰现时间进行预报。结果表明：比较两种模型的洪峰流量预报结果，不难发现推理公式的预报结果优于统计模型的预报结果。最后，针对洪峰流量的预报以及峰现时间的预报进行检验。检验结果表明：洪峰流量的模拟精度为100%，峰现时间的模拟精度为91.7%，总体来说，模拟的总体精度还是比较令人满意的，达到了国家要求的洪水预报精度。