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以重构相空间理论为基础，探讨了混沌时间序列的支持向量机预测模型建模的思路、特点及关键参数的选取。利用饱和关联维数法进行相空间重构，并运用改进小数据量法计算最大Lyapunov指数，对宜昌站月径流时间序列进行混沌特性识别。在运用混沌时间序列的支持向量机模型对月径流预测的应用中，引入了径向基核函数，简化了非线性问题的求解过程。实例表明，该模型能较好地处理复杂的水文序列，具有较高的泛化能力和很好的预测精度。