基于混沌动力系统相空间的延迟坐标重构,提出了一种预测混沌时间序列的Volterra自适应滤波预测法,对8种低维混沌序列采用二阶Volterra自适应滤波器进行预测的实验结果表明:当滤波器的长度Nl足够大时,Volterra自适应滤波器能够有效地预测低维混沌时间序列,且Nl的选择不仅与D2有关,还与混沌映射的光滑程度有关
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