长久以来，我国的洪水灾害一直是使人类生命财产安全受到严重威胁的最为频繁的自然灾害之一，为缓解此类问题带来的负面影响，我国修建了大量具有防洪功能的水库。水库洪水预报作为一项不可或缺的非工程措施，对防汛决策起着关键性的指导作用，构建适用、可靠的水库洪水预报模型已成为防洪度汛的迫切要求。影响水库洪水形成的因素众多、关系复杂，通常难以完全准确地对流域水文过程状态进行描述，这一难点成为制约传统水库洪水预报模型发展的掣肘。由于传统的水文预报方法已逐渐凸显出不够便捷、不够高效、不够准确等诸多弊端，因此，需要对水库洪水预报进行更加深入的研究与更加创新的实践，助力洪水预报在指导抗洪工作中发挥出更积极的作用。
　　现阶段人工智能发展日新月异，将深度学习的概念引入到水库洪水预报中。基于深度学习的水库洪水预报模型是一种基于数据输入-输出关系的数据驱动模型，将水库前期入库流量及降雨量作为模型的水文驱动因子，水库当前入库流量作为对应的预测因子。在开展基于深度学习的水库洪水预报研究中，首先采用灰色关联分析方法，计算模型各水文驱动因子与预测因子的灰色关联度，据此对水文驱动因子进行初步筛选，并将筛选结果进行合理组合。其次，为避免数据中的噪声使模型发生过拟合的现象，采用GammaTest方法对不同水文驱动因子组合进行噪声估计，选择噪声最小的驱动因子组合为模型的最终输入。针对GammaTest中进行各近邻点的寻找和相应近邻值的求解时计算成本较大的问题，采用基于Python语言编写的KD树程序进行辅助计算。再次，利用PyTorch深度学习框架，分别构建基于LSTM的水库洪水预报模型、基于CNN的水库洪水预报模型及基于CNN-LSTM的水库洪水预报模型，并采用试错法对模型中的超参数进行优选。对于不同的模型，采用不同的优化器对网络参数的梯度进行优化，并适当引入正则化、批标准化等方法完善模型。最后，对LSTM模型、CNN模型及CNN-LSTM模型的水库洪水预报能力进行评估，包括模型精度评定与预测流量和实测流量的相关分析，根据以上结果对三种模型进行对比评价。
　　本文以卧虎山水库为背景，经水文驱动因子筛选后，分别建立了基于LSTM、CNN和CNN-LSTM的水库洪水预报模型，利用深度神经网络强大的自适应学习能力和高度的非线性映射能力，提升了水库洪水预报模型的整体性能。结果显示，LSTM模型擅于对洪水过程的整体趋势进行描述，其纳什效率系数与确定性系数均高于CNN模型的计算结果，预测流量与实测流量也呈现出较为显著的强相关性。CNN模型对于洪峰流量的模拟表现更为突出，更能正确处理洪量变化幅度较快时的极端情况。CNN-LSTM模型兼具前面两种模型的优点，但其整体预测精度有待提高。三种模型均存在自身的局限性，同时样本数据较小也对模型效果产生负面影响。但相对于传统模型，基于深度学习的模型则更为高效便捷，且均能在水库入库洪水预报中表现出一定程度的适用性及可靠性，具备较强的应用潜能。