摘要：该文从相空间重构理论出发，讨论了基于神经网络的混沌时间序列建模及预测方法，并以Logistic方程产生的混沌时间序列作为研究对象，采用BP和RBF两种神经网络分别对其进行了仿真分析，实验结果表明：最大Lyapunov指数越大，可预测步长越短；基于RBF网络的混沌时间序列建模及预测效果优于BP网络。

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