河川径流时间序列研究方法及应用

　　本书系统地介绍了河川径流时间序列变化规律分析及预测的理论方法和应用方面的新近研究成果，对该领域国内外研究现状和进展进行了综述，总结了河川径流时间序列年内、年际分析指标和径流序列正态性、丰枯性、平稳性、趋势性及长程相关性的研究方法，应用多种方法研究了河川径流序列的突变特征和周期变化特性，提出了基于经验模态分解的多种耦合预测模型，并给出了大量实例说明理论方法的应用。书中介绍的理论方法具有一定的普遍性，可供其他流域径流变化规律分析或时间序列分析预测时参考。

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前言
第1章  绪论
  1.1  研究目的与意义
  1.2  国内外研究现状与进展
  1.3  存在的问题及发展趋势
  1.4  本书的主要研究内容
第2章  河川径流时间序列基本特征分析
  2.1  径流年内变化特征分析
  2.2  径流年际变化特性分析
  2.3  本章小结
第3章  河川径流时间序列变化特性分析
  3.1  径流变化正态特性分析
  3.2  径流变化丰枯特性分析
  3.3  径流变化平稳特性分析
  3.4  径流变化趋势特性分析
  3.5  径流变化长程相关性分析
  3.6  本章小结
第4章  河川径流时间序列突变分析
  4.1  引言
  4.2  突变分析的方法原理
  4.3  结果分析
  4.4  本章小结
第5章  河川径流时间序列周期性分析
  5.1  基于EMD的径流时间序列周期分析
  5.2  基于EEMD的径流时间序列周期分析
  5.3  基于SSA的径流时间序列周期分析
  5.4  本章小结
第6章  基于EMD的均生函数耦合模型的年径流序列预测
  6.1  概述
  6.2  径流序列EMD平稳化处理
  6.3  均生函数模型
  6.4  基于EMD的均生函数逐步回归耦合模型的年径流预测
  6.5  基于EMD的均生函数最优子集耦合模型的年径流预测
  6.6  本章小结
第7章  基于EMD与粒子群优化算法的Nash  NBGM(1，1)耦合模型的年径流预测
  7.1  理论方法 
  7.2  耦合模型的建立及预测
  7.3  本章小结 
第8章  基于EMD混沌一最小二乘支持向量机耦合模型的年径流预测
  8.1  径流序列的混沌特性分析
  8.2  混沌一最小二乘支持向量机模型
  8.3  径流序列相空间重构与混沌特性识别
  8.4  模型建立及预测
  8.5  本章小结
第9章  基于EEMD的AR耦合模型的年径流预测
  9.1  自回归(AR)模型
  9.2  模型建立与预测分析
  9.3  本章小结
参考文献