【目的】解决传统优化算法在新安江模型参数估计中存在的早熟、收敛速度慢和易陷入局部最优等问题。【方法】在标准PSO算法的基础上,引入小生境和交叉选择算子,对寻优过程中粒子的个体历史最好位置进行多样化处理,提出基于小生境和交叉选择算子的粒子群算法(NCSPSO),建立基于NCSPSO算法的新安江模型参数估计数学模型,并给出具体求解步骤。最后将该方法在具体流域的洪水预报中进行应用。【结果】NCSPSO算法计算时间短,参数估计精度大大提高,且预报结果均达到了规范要求。【结论】NCSPSO算法为新安江模型参数估计提供了一条新途径。