引黄灌渠斗口水流量通常依据闸门开度、闸前和闸后水位等可观测信息估算.自动测量装置具有'软仪表'的典型特征,建立精确适用的软测量模型十分关键.鉴于训练后的人工神经网络可以精确逼近任意非线性函数,建立了基于BP网络和RBF网络的引黄灌渠斗口流量软测量模型,并精选水工试验数据构成训练样本集进行仿真训练.检验表明,基于人工神经网络的软测量模型输出值与期望值(标准三角量水堰的测量结果)吻合良好,斗口水流量软测量精度有显著改善.