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第1章 绪论1

1.1引言1

1.2国内外研究进展2

1.3研究发展趋势8

1.4本书的目的和内容9

参考文献10

第2章 河川径流时间序列分析的理论基础12

2.1河川径流时间序列的基本概念12

2.2河川径流时间序列分析的统计理论13

2.3径流时间序列的组成17

2.4河川径流时间序列的自回归模型23

2.5河川径流时间序列的滑动平均模型与自回归滑动平均模型25

参考文献27

第3章 河川径流时间序列的影响因素分析28

3.1降水对径流的影响28

3.2气温对径流的影响29

3.3太阳活动对径流的影响30

3.4恩索（ENSO）循环对径流的影响31

3.5人类活动对径流的影响33

3.6下垫面变化对径流的影响37

3.7自然和人类活动作用下流域二元水循环模式37

参考文献38

第4章 协整理论与河川径流时间序列分析40

4.1协整理论40

4.2协整检验41

4.3误差修正模型45

4.4河川径流序列的协整分析47

参考文献53

第5章 复杂性理论与河川径流时间序列54

5.1复杂性理论简介54

5.2复杂性测度的数学基础55

5.3几种复杂性测度58

5.4河川径流时间序列的复杂性识别64

5.5小结77

参考文献78

第6章 河川径流时间序列的分形特征分析80

6.1分形理论基础80

6.2河川径流演变的长程相关性分析80

6.3河川径流分形维数分析86

6.4河川径流演变的长记忆性分析86

6.5小结95

参考文献96

第7章 河川径流多重分形特性分析98

7.1多重分形的信息特征98

7.2 MF-DFA方法99

7.3权重因子q的选择范围101

7.4河川径流演变的多重分形分析101

7.5河川径流演变的多重分形行为探讨106

7.6小结111

参考文献111

第8章 河川径流时间序列的周期性识别方法112

8.1极大熵周期分析112

8.2灰谱理论与周期分析119

8.3径流序列的小波变换与周期分析127

8.4小结142

参考文献144

第9章 河川径流信息密码解读理论及峰谷位识别146

9.1河川径流信息密码解读理论146

9.2径流变化密码图谱分析156

9.3河川径流信息密码解读原理170

9.4河川径流峰谷位密码识别方法173

9.5河川径流信息密码解读理论的应用183

9.6小结189

参考文献189

第10章 基于小波分析的径向基神经网络预测模型190

10.1径向基（RBF）神经网络190

10.2径向基神经网络的建立192

10.3 AR模型预测方法193

10.4径流序列预测效果分析193

10.5小结197

参考文献197

第11章 混合回归预测模型199

11.1流域年径流的形成过程199

11.2混合回归系统水文模型的结构和算法200

11.3黄河下游三门峡站年径流量多维混合回归预测效果分析202

11.4三门峡站年径流量多年预测结果203

11.5小结204

参考文献204

第12章 遗传模拟退火门限自回归预测模型205

12.1门限自回归模型205

12.2遗传模拟退火算法206

12.3基于遗传模拟退火算法的门限自回归模型的求解步骤209

12.4黄河三门峡站年径流预测210

12.5小结214

参考文献214

第13章 基于支持向量机的径流预测模型研究215

13.1小样本机器学习理论：统计学习理论215

13.2支持向量机理论218

13.3改进的最小二乘支持向量机224

13.4混沌优化算法225

13.5基于混沌优化的最小二乘支持向量机径流预测模型227

13.6 C-λiυi-SVM预测模型的应用228

参考文献241

第14章 翁氏旋回预测模型243

14.1生命旋回243

14.2模型的建立244

14.3模型参数的率定244

14.4生命旋回在径流预测中的应用245

14.5小结246

参考文献246