本书共分八章，详细介绍了城市需水量预测的理论基础和实际方法，并给出了大量需水量预测应用实例和程序算法。第一章介绍城市需水量预测的基本概念、内容和方法，第二章至第七章分别阐述了趋势外推预测方法、回归分析模型、时间序列模型、灰色模型、神经网络模型、组合预测模型等预测理论方法和程序源代码。并论述了城市需水量预测方法的最新发展，第八章介绍了城市需水量预测模型选择的问题。

第一章 城市需水量预测概论

第一节 城市需水量预测的概念和意义

第二节 城市需水量预测的原理和步骤

第三节 城市需水量预测误差分析与精度评价

第二章 城市需水量预测趋势外推预测方法

第一节 水平趋势预测方法

第二节 线性趋势预测方法

第三节 多项式趋势预测方法

第四节 李节 型趋势预测方法

第五节 增长趋势预测方法

第三章 城市需水量预测回归分析模型

第一节 一元线性回归模型

第二节 多元线性回归模型

第三节 非线性回归预测模型

第四节 城市需水量影响因素的分析选择

第五节 回归分析模型在城市需水量预测中的应用

第四章 城市需水量预测灰色模型

第一节 灰色系统理论介绍

第二节 灰色生成

第三节 灰色建模过程

第四节 灰色GM(1，1)模型在城市需水量预测模型中的应用

第五节 灰色预测技术的改进

第五章 城市需水量预测的时间序列模型

第一节 时间序列的概念

第二节 时间序列的线性模型

第三节 线性模型的自相关函数和偏相关函数

第四节 模型识别与参数估计

第五节 模型的检验

第六节 非平稳序列模型

第七节 随机模型在城市需水量预测中的应用

第六章 城市需水量预测的神经网络模型

第一节 人工神经元网络模型概述

第二节 BP网络模型

第三节 BP神经网络模型在城市需水量预测中的应用

第七章 城市需水量的组合预测和分类预测方法

第一节 组合预测方法

第二节 分类预测方法

第八章 城市需水量预测模型的选择

附录一 矩阵及其运算

附录二 概率论基本知识

参考文献