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主要研究由低维混沌时序所确定的非线性动力系统的预测方法及其应用.在国外学者研究工作的基础上，应用一种非线性混沌模型在相空间内对时序进行重构工作，先通过改进的最小二乘方法来估计模型的参数，满足一定精度后，再采用最优化方法来估计模型的参数，并用所求得的混沌时序模型在其相空间内对时序的未来值进行预测.给出了非常有代表性的实例对文中模型和算法进行验证.结果发现采用该算法能较准确地求得模型的参数，在相空间中对混沌时序进行预测，将传统方法中的外推变成了相空间中的内插，及选取最佳的模型阶数等工作都能增加预测的准确