●前言
●章 緒論
● 1.1 研究目的和意義
● 1.2 地下水時空預測
● 1.3 研究進展
● 1.4 研究方案及技術路線
● 1.5 本章小結
●第2章 時空預測混合建模理論與方法
● 2.1 時空序列預測理論
● 2.2 人工神經網絡
● 2.3 支持向量機
● 2.4 最小二乘支持向量機
● 2.5 模型參數優化
● 2.6 歐氏距離鋻別不完整序列理論
● 2.7 交叉驗證算法
● 2.8 小波分析
● 2.9 時空克裡格插值
● 2.10 本章小結
●第3章 研究區概況
● 3.1 研究區基本情況
●部分目錄

本書介紹了民勤綠洲底下水埋深時空預測研究中的監測數據缺失問題；缺乏高效、高精度時空多序列預測模型問題；空間分布插值算法精度不高、通用性差等問題，提出了三個新的混合模型。鋻於地下水埋深時空序列的非線性本質，將分類算法、時空相關性、支持向量機、參數優化算法相結合，構建了時空數據修復混合模型；將消噪理論與廣義回歸神經網絡相結合，構建了非線性多序列時域混合預測模型；將廣義回歸神經網絡與時空克裡金插值相結合，構建了時空插值混合模型。數據實驗驗證了模型的精度和有效性。