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第1章 绪论1

1.1 问题的提出1

1.2 研究背景和意义2

1.3 国内外研究进展3

1.4 相关研究存在的问题与展望10

1.5 本书主要研究工作12

第2章 黄河、长江流域水文概况及径流变化基本特征16

2.1 黄河流域水文概况16

2.2 黄河径流基本资料及变化特征18

2.3 长江流域概况及水文特征23

2.4 本章小结28

第3章 河川径流时间序列分析的理论基础29

3.1 河川径流时间序列的基本概念29

3.2 河川径流时间序列分析的统计理论29

3.3 径流时间序列的组成33

3.4 河川径流时间序列的自回归模型39

3.5 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41

第4章 河川径流时间序列的相空间重构44

4.1 径流序列相空间重构概论44

4.2 径流序列相空间重构参数的确定45

4.3 径流时间序列相空间重构51

4.4 本章小结65

第5章 河川径流时间序列的混沌特征识别66

5.1 混沌的定义66

5.2 混沌运动的特征及分类67

5.3 混沌理论在径流系统应用的适应性分析68

5.4 径流系统混沌特征的识别方法69

5.5 径流混沌特征识别73

5.6 本章小结79

第6章 河川月径流预测的相空间近邻等距模型81

6.1 引言81

6.2 混沌预测方法简介83

6.3 相空间模式及其在径流预测中的应用85

6.4 本章小结91

第7章 河川月径流预测的混沌支持向量机模型92

7.1 概述92

7.2 机器学习与统计学习理论92

7.3 支持向量机95

7.4 基于混沌理论的最小二乘支持向量机径流预测模型（C-LSSVM）101

7.5 模型应用103

7.6 本章小结112

第8章 河川日径流预报的混沌神经网络模型113

8.1 概述113

8.2 神经网络简介114

8.3 BP神经网络115

8.4 日径流预报的混沌神经网络模型119

8.5 本章小结121

第9章 基于归一化径向基函数网络的径流预测122

9.1 RBF网络基本原理122

9.2 基于归一化RBF网络的黄河上游径流预报：以兰州站为例123

9.3 算例125

9.4 本章小结126

第10章 基于最近邻点法的河川径流混沌预测127

10.1 概述127

10.2 最近邻点法预测原理128

10.3 相空间参数的确定129

10.4 预测精度衡量准则130

10.5 应用实例131

10.6 本章小结133

第11章 河川径流演变的长程相关性诊断分析及趋势预测135

11.1 概述135

11.2 长程相关性定义136

11.3 非趋势波动分析方法138

11.4 河川径流时间序列非趋势波动分析139

11.5 本章小结146

第12章 河川径流变化的小波分析147

12.1 小波变换的基本原理147

12.2 河川径流序列的小波变换分析150

12.3 本章小结163

第13章 结论与展望164

13.1 结论164

13.2 展望165

参考文献167