在水文水资源领域中引入混沌理论，将相空间重构理论与神经网络理论相结合，提出了径流时间序列预测模型.通过相空间重构，把一维径流时间序列拓展为多维序列，而多维序列可挖掘更为丰富的信息，有利于神经网络的训练.研究表明，利用神经网络建模可以较好地解决非线性问题，使预测更符合实际.以汉江石泉水库逐月平均入库径流序列为例，建立了径流时间序列相空间重构与神经网络耦合预测模型，计算结果表明，模型有较高的预测精度.