1、第二、对混沌时间序列进行预测。
2、采用非线*混沌时间序列预报，不同于传统的时间序列分析方法。
3、结果表明，浪高时间序列存在混沌现象，混沌时间序列法可应用于海浪预报的研究。
4、本文的第六章讨论混沌时间序列的预测问题。
5、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。
6、采用新型多重分支时间延迟神经网络进行混沌时间序列预测研究。
7、在混沌类吸引子刚刚出现时，混沌时间序列呈现层流相与湍流相的无规交替。
8、基于混沌系统局部特征，提出了一种局部动力相似的混沌时间序列的预测方法。
9、阐述了混沌学习算法的机理，设计了交通流量WNN混沌时间序列自适应学习算法。
10、机车车辆在线路上运行时的横向加速度是一混沌时间序列。
11、给出了基于径向基函数网络的混沌时间序列预测的方法。
12、提出了一种用于混沌时间序列预测的改进型加权一阶局域法。
13、混沌时间序列有着极为丰富和深刻的内涵，而且应用非常广泛。
14、结果表明，该模型能够较准确地预测交通流量时间序列和低维混沌时间序列。
15、结果表明，代用资料树轮时间序列是非线*系统的混沌时间序列，混沌吸引子在时滞参数为9，嵌入维数为3的重构向量空间中恰好打开。
16、结果表明，当观测数据为非等时序列，采用灰*混沌时间序列进行分析比较有效；
17、本文介绍了电子对抗中对混沌时间序列进行预测的一种数学模型和一种基于混沌序列的反侦察系统。
18、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。
19、引入非线*动力学理论和混沌时间序列分析方法考察强震地面运动加速度时程的非线*特征。
20、基于混沌动力系统相空间的延迟坐标重构和双线*表达式，设计了预测混沌时间序列的双线*自适应预测滤波器。
21、利用混沌时间序列短期可以预测的特点，对选取的某两处煤矿构建了瓦斯浓度预测模型。
22、建立了非线*降噪模型，并且应用此模型进行混沌时间序列信号检测。
23、预测结果表明，与传统的预测方法相比，混沌时间序列预测的精度和可信度得到了提高。
24、而混沌时间序列分析为动力学系统的非线*信号分析、检测及诊断提供了一条全新的途径，着眼于从混沌动力学系统的本质去解决问题。
25、根据股票市场是非线*动力系统的假设，利用混沌理论对混沌时间序列的分析方法，提出了股票价格预测方法。
26、基于此，给出了混沌时间序列的平均可预测尺度及最长可预测尺度，以此来界定短期预测的时间范围。
27、本文最后以一个人工混沌时间序列为例，对该预测技术的应用效果及其影响因素给予评价和分析。
28、由于各种非线*动力系统的实际观测时间序列总是不可避免的混有噪声,噪声的普遍存在*和高破坏*掩盖了这些系统的内在动态特*,极大地影响了其单变量或多变量的预测精度,因此,需要对实际观测的混沌时间序列进行有效地噪声平滑。
