【摘 要】
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本文研究了金融混沌的预警问题。利用径向基函数（RBF）神经网络模型对金融系统重构相空间中的相点进行一系列预测；由预测出来的相点计算金融系统运行过程的混沌特征量——李雅普
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本文研究了金融混沌的预警问题。利用径向基函数（RBF）神经网络模型对金融系统重构相空间中的相点进行一系列预测；由预测出来的相点计算金融系统运行过程的混沌特征量——李雅普诺夫（Lyapunov）指数与分数维；根据这两个混沌特征量的动态变化状况实现对金融混沌的预警。实证研究表明：基于径向基函数（RBF）神经网络模型的金融混沌预警方法有效，能较准确地对金融系统混沌状态进行预警。进而，可以提前采取适当的措施，防范金融系统在运行过程中陷于混沌状态。
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