1、嵌入维是时间序列相空间重构中的基本参数。
2、为解决现有时间序列相空间重构方法中重构信息冗余的问题，本文将小波变换引入到相空间重构之中。
3、基于变分贝叶斯及相空间重构理论，提出了含噪混沌时间序列相空间域线*回归预测模型。
4、介绍了相空间重构中确定重构延迟时间的互信息法理论及其具体的计算方法。
5、应用相空间重构技术对时间序列进行分割，将原序列映*到多维的数据空间中。
6、利用伪最邻近点法确定相空间重构的最小嵌入维数。
7、提出一种基于相空间重构原理进行样本选取的改进分形预测算法。
8、研究了基于相空间重构的递归图及定量递归分析。
9、提出了一种基于相空间重构与支持向量机预测滑坡位移的新方法。
10、以非线*动力学理论中的相空间重构理论为基础，利用延时法对水下噪声时间序列信号进行了相空间重构。
11、论述相空间重构中延迟时间与嵌入维数之间的关系，提出广义嵌入窗长的概念。
12、结合相空间重构理论确定网络结构，使网络能够包含有效的预测信息。
13、通过对系统相关时序的相空间重构与分维分析，探讨了系统随加热功率变化的非线*演化规律。
14、论文结合相空间重构理论与一类分类方法提出一种时间序列中的异常值检测方法。
15、另外，结合一类分类方法和相空间重构理论，提出一种时间序列中的异常值检测方法。
16、通过相空间重构技术，选取合适的延迟时间和嵌入维数，将反映市场需求的时间序列嵌入到相空间中。
17、提出一种基于相空间重构的最小二乘支持向量机(LS - SVM)的股票价格预测方法。
18、建立了基于相空间重构和径向基神经网络的压气机机匣静压的预测模型。
19、一种新的基于相空间重构和偏差计算技术的方法已被应用于金融市场预测。
20、在水文预测中，应用混沌分析方法需解决相空间重构、时间序列的混沌*识别和混沌时间序列预测等关键技术。
21、论述了延时嵌入相空间重构方法及其伪相图的获取技术，将这一方法用于大机组非线*故障的定*特征提取。
22、提出了一种将混沌的相空间重构、小波包分析和神经网络相结合的新方法用于预测气-固循环流化床的颗粒浓度。
23、分析已有的自关联函数法中的不足，提出一种改进的自关联函数法确定广义嵌入窗长，从而确定出相空间重构的其它参数。
24、基于相空间重构的非线*预报思想，建立一个时滞的BP神经网络模型，采用贝叶斯正则化方法提高BP网络的泛化能力。
25、本文基于小波分析理论和相空间重构技术，根据大坝裂缝的实测资料，提出了裂缝时变规律分析方法。
26、在混沌相空间重构局域法的基础上提出了几种新的预测方法，并将气象因子引入到了混沌预测中。
