近几十年来，计算机技术高速发展，越来越多的技术应用到水文领域中。基于数据驱动的水文模拟在处理缺失数据和比较序列数据方面体现了巨大优势。译者在接触了基于数据驱动的水文模拟两年后，决定将该书译为中文。该书对一些优选的和传统的输入选择方法以及特定的数据驱动模型进行比较，为水文学者及相关研究方向提供和拓展了思路。《基于数据驱动的水文模拟》介绍了国外较为前沿的一些智能建模算法，希望能够为水文算法发展贡献绵薄之力。

译者序
前言
致谢
第1章概述
1.1水文模型
1.1.1模型分类
1.2随机模型研究案例
1.2.1数据驱动的降雨-径流模型
1.2.2数据驱动的太阳辐射模型
1.2.3数据驱动的蒸散发模型
1.3你为什么读这本书？
参考文献
第2章水文信息学和数据驱动的水文建模问题
2.1水文信息学
2.2过拟合的原因及避免
2.3输人变量(数据)选择
2.4冗余输人数据和模型
2.5数据驱动建模——复杂性、不确定性和敏感性
2.5.1建模不确定性
2.5.2模型复杂性
2.5.3训练数据要求
2.5.4模型灵活性
2.5.5模型敏感度
2.5.6模型预测误差
2.5.7模型可识别性
2.6模型效用指数(U)
参考文献
第3章模型数据选择与数据预处理方法
3.1伽马测试
3.1.1伽马统计量、Vratio标准化和M检验
3.1.2伽马测试中的假设
3.1.3使用伽马测试进行数据分析
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