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提出了一种新的基于转折指标量体系的混沌时间序列转折点(拐点)预测的理论模型。在该理论模型基础上提出了基于径向基函数(RBF)网络的非线性动力系统建模方法。利用混沌吸引子具有无穷层次自相似结构的分形特性，在Lyapunov最大可预测时间内预测重构相空间中相点的运行轨道趋势，同时结合所设计的时间序列的转折指标量体系实现混沌时间序列的转折点预测，该模型不同于现有混沌时间序列预测模型的序列值预测，实现了不同变量域之间相关变量的预测功能。
本文分别对该模型在经济领域和计算机网络领域的应用进行了研究，对金融实测数据的实证研究结果表明，该模型能够有效地进行经济时间序列的转折点预测；在将该模型应用于计算机网络领域的研究中，针对网络拥塞控制中的固有传输时延所带来的传输抖动问题提出了拥塞控制转折点预补偿算法，基于网络流量实测数据对其进行了实证研究。实验结果表明，本文所提出的预测模型具有广泛的应用价值。