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分析了基于最大李亚普诺夫指数的混沌时间序列预测方法，提出了一种选取重构相空间中的多个邻近参考向量来提高预测精度的改进方法．对洛伦兹混沌系统产生的时间序列进行了预测，结果表明改进方法比原方法的预测精度要高,讨论了噪声和参考邻近点数对预测结果的影响．应用改进方法预测实际的交通流量时间序列的平均相对误差在8％以下，说明了改进方法的有效性．