该文所研究的非线性系统加权最小二乘参数最优估计方法是,在参数自动寻优的过程中以计算值与实测值之间的加权误差平方和最小为目标,根据Taylor定律用Jacobian矩阵将非线性问题线性化(近似),给定参数初值,然后对该近似的线性问题采用加权最小二乘方法进行参数估计,得到更进一步的参数值,再以该参数值为初值进行下一步迭代,根据一定的收敛标准中止迭代,即可求出使计算值与实测值之间的加权误差平方和最小的参数最佳无偏估计值.全文分为四章,主要内容为:第一章详细介绍了线性系统的加权最小二乘参数估计的方法原理,对于非线性系统,首先根据Taylor定律用Jcaobian矩阵把非线性问题线性化,然后利用线性系统的原理及迭代的方法对该非线性问题进行参数最优估计;详细讨论了水文地质数值计算中参数估计方法的实施细节,包括参数变换、参数的上下限、参数更新约束、参数改变阻尼、临时固定不灵敏的参数、迭代终止准则、导数的计算方法、导数计算中参数增量的确定等内容;第二章中,为验证所研究的方法和可行性,用一个理想模型对该方法进行验证,证明该方法是可行的、高效的.在第三章中,列举了一个三维数值模型的实例,根据一次群孔抽水试验资料,运用该方法进行参数最优估计,结果表明:该方法具有较高的可操作性,是一种水文地质数值模拟参数最优估计行之有效的方法;第四章在前面三章论述的基础上,对非线性系统的加权最小二乘参数最优估计方法进行了总结.