序一
序二
前言
第1章 緒論
1.1 引 言
1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展
1.3 研究發(fā)展趨勢(shì)
1.4 本書(shū)的目的和內(nèi)容
參考文獻(xiàn)
第2章 河川徑流時(shí)間序列分析的理論基礎(chǔ)
2.1 河川徑流時(shí)間序列的基本概念
2.2 河川徑流時(shí)間序列分析的統(tǒng)計(jì)理論
2.3 徑流時(shí)問(wèn)序列的組成
2.4 河川徑流時(shí)間序列的自回歸模型
2.5 河川徑流時(shí)間序列的滑動(dòng)平均模型與自回歸滑動(dòng)平均模型
參考文獻(xiàn)
第3章 河川徑流時(shí)間序列的影響因素分析
3.1 降水對(duì)徑流的影響
3.2 氣溫對(duì)徑流的影響
3.3 太陽(yáng)活動(dòng)對(duì)徑流的影響
3.4 恩索（ENSO）循環(huán)對(duì)徑流的影響
3.5 人類(lèi)活動(dòng)對(duì)徑流的影響
3.6 下墊面變化對(duì)徑流的影響
3.7 自然和人類(lèi)活動(dòng)作用下流域二元水循環(huán)模式
參考文獻(xiàn)
第4章 協(xié)整理論與河川徑流時(shí)間序列分析
4.1 協(xié)整理論
4.2 協(xié)整檢驗(yàn)
4.3 誤差修正模型
4.4 河川徑流序列的協(xié)整分析
參考文獻(xiàn)
第5章 復(fù)雜性理論與河川徑流時(shí)間序列
5.1 復(fù)雜性理論簡(jiǎn)介
5.2 復(fù)雜性測(cè)度的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
5.3 幾種復(fù)雜性測(cè)度
5.4 河川徑流時(shí)間序列的復(fù)雜性識(shí)別
5.5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章 河川徑流時(shí)間序列的分形特征分析
6.1 分形理論基礎(chǔ)
6.2 河川徑流演變的長(zhǎng)程相關(guān)性分析
6.3 河川徑流分形維數(shù)分析
6.4 河川徑流演變的長(zhǎng)記憶性分析
6.5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第7章 河川徑流多重分形特性分析
7.1 多重分形的信息特征
7.2 MF—DFA方法
7.3 權(quán)重因子q的選擇范圍
7.4 河川徑流演變的多重分形分析
7.5 河川徑流演變的多重分形行為探討
7.6 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第8章 河川徑流時(shí)間序列的周期性識(shí)別方法
8.1 極大熵周期分析
8.2 灰譜理論與周期分析
8.3 徑流序列的小波變換與周期分析
8.4 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第9章 河川徑流信息密碼解讀理論及峰谷位識(shí)別
9.1 河川徑流信息密碼解讀理論
9.2 徑流變化密碼圖譜分析
9.3 河川徑流信息密碼解讀原理
9.4 河川徑流峰谷位密碼識(shí)別方法
9.5 河川徑流信息密碼解讀理論的應(yīng)用
9.6 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第10章 基于小波分析的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型
10.1 徑向基（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
10.2 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立
10.3 AR模型預(yù)測(cè)方法
……
第11章 混合回歸預(yù)測(cè)模型
第12章 遺傳模擬退火門(mén)限自回歸預(yù)測(cè)模型
第13章 基于支持向量機(jī)的徑流預(yù)測(cè)模型研究
第14章 翁氏旋回預(yù)測(cè)模型