混沌时间序列的预测方法研究主要针对具有混沌特性的非线性系统产生的数据序列进行建模和预测。这类时间序列通常表现出对初始条件的极端敏感性、长期不可预测性以及短期内的确定性规律。研究重点包括相空间重构技术、非线性动力学模型、机器学习算法以及混合预测方法等。相空间重构通过延迟坐标法恢复系统的动力学特性，为后续预测奠定基础。非线性动力学模型如局部线性模型、神经网络、支持向量机等被广泛应用于捕捉系统的复杂非线性关系。近年来，深度学习模型如LSTM、GRU等因其强大的序列建模能力而受到重视。混合预测方法则结合多种技术的优势，以提高预测精度和鲁棒性。该研究在气象预报、金融市场分析、电力负荷预测等领域具有重要应用价值。
