【摘要】文章针对嵌入维数较高的混沌时间序列很难在相空间中找出一种映射关系来预测其变化趋势,提出基于序列的混沌特性参数建立RBF神经网络预测模型。该模型以相空间中的各个相点作为输入,通过高斯函数的多次复合来逼近复杂的映射关系。以具有混沌特性的上海证券交易所股指时间序列为例对模型进行了验证。结果表明,该模型具有较好的预测能力和预测精度。