混沌时间序列的普遍存在性使得对于它的预测有着极为深刻的意义和丰富的内涵。本文研究了混沌时间序列的相关理论和方法,将BP神经网络应用于混沌时间序列预测中,并采用Matlab编程验证了其有效性和普适性。论文主要完成4个方面的工作:1)介绍了混沌时间序列,论述了其可预测性、预测方法以及预测尺度。2)相空间重构是对时间序列进行深层次信息挖掘的一种有效的方法。本文讨论了相空间重构中时间延迟与嵌入维数的选取以及Lyapunov指数的估计,并给出了相应算法。3)将BP神经网络理论引入混沌时间序列预测领域,给出了BP神经网络拟和重构后所得函数关系的具体实现过程,并应用训练后的网络进行预测,经仿真表明了该方法的有效性,并给出了具体的应用实例。4)讨论了BP网络参数设定的一般方法和优化参数的方法。