Time-Dependent Stokes方程的求解问题在物理学、离散动力学系统和科学计算等领域具有广泛的应用，因而备受人们的关注.但是Time-Dependent Stokes方程是一个随时间变化的偏微分方程组，在实际中求解非常困难.到目前为止，只有一些非常简单的问题，能求得精确解.在大多数情况下，只能对其离散处理并采用迭代的方法求得数值解.所以研究Time-Dependent Stokes方程数值求解的高效方法就变得尤为重要.　　近年来，该问题成为了许多学者研究的热点，并且他们已经研究出了一些有效的方法，如TPSOR算法、SOR-like算法、Uzawa算法（或预优的Uzawa算法）、PCG算法及MINRES算法，非定常Stokes方程一种基于完全重叠型区域分解的有限元并行算法、CABSOR算法、DABSOR算法等.　　本文主要研究Time-Dependent Stokes方程迭代解法的双预优方法以及含参数的双预优方法.首先在预处理基础上提出广义SOR类的双预优方法和含参数双预优方法.其次，研究了用双预优方法以及含参数的双预优方法来求解Time-Dependent Stokes方程的数值解，并给出了它们的迭代格式和收敛域，得到了一些相关的结论.最后，用数值例子以验证这两种方法的可行性和有效性。