本书提出了时间序列混合智能辨识、建模与预测的理论和方法。内容分四篇共16章。*篇阐述了时间序列分析的重要性，从文献计量学的角度对时间序列的**国际研究进展进行了归纳总结，系统阐述了当前国内外主流时间序列辨识、建模与预测的计算策略和经典算法体系；第二篇介绍了铁路沿线风速混合智能辨识、建模与预测理论方法，包括基于特征提取的GMDH神经网络、长短期记忆深度网络、卷积门限循环单元网络、Boosting集成预测和Stacking集成预测模型；第三篇提供了智慧城市大气污染物浓度的特征分析方法及浓度时间序列建模与预测模