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本文试图使用混沌理论和神经网络(ANN)组合的方法来对汇率进行未来一段时期内的预测。首先对汇率时间序列进行了重标极差分析(R/S分析)，在此基础上对时间序列进行了相空间重构，根据得到的重构向量得到了神经网络的输入向量，并通过神经网络的学习得到的组合模型对汇率时间序列的预测，得到了较好的预测效果。然后作为比较，使用汇率预测ARIMA模型进行了实证分析。最后，对各种汇率预测模型，即ARIMA模型、混沌理论模型、采用AC准则确定输入向量的神经网络模型以及混沌和神经网络组合模型的预测结果进行了综合评价分析，这几种模型均取得了较好的效果，其中尤以混沌和神经网络组合模型的预测效果为佳。并对该模型进行了应用价值分析及应用前景展望。