为了提高水库和河流中长期径流预测精度，提出了弹性自适应人工鱼群算法(RAAFSA)。应用RAAFSA算法训练BP神经网络，实现BP神经网络参数优化，形成弹性自适应人工鱼群-BP神经网络混合算法(RAAFSA-BP)，对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明，弹性自适应人工鱼群优化的BP神经网络算法收敛速度快于BP神经网络算法、人工鱼群-BP神经网络算法和RBF神经网络算法。该混合算法克服了BP神经网络和人工鱼群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点，改善了BP神经网络的泛化能力，输出稳定性好，预报精度显著提高，每次预测相对误差绝对值都小于6%，合格率达到100%。该算法成功地解决了石泉水库中长期径流预测精度不高的难题，可有效用于水库和河川中长期径流预测。