混沌是确定性系统中出现的一种貌似不规则的、随机的现象。很多原来被看做是随机不规则的现象,实际上都存在着确定性的规则。混沌正好揭示了有序和无序、确定性和随机性的统一。混沌时间序列预测作为混沌科学的一个重要应用领域,不仅可以确定动力系统模型,还可以检测和识别混沌。本文主要讨论了混沌理论在建筑物变形预测中的应用研究。在相空间重构法的基础上,揭示出长安大学高层住宅楼沉降监测点的累积沉降时间序列具有混沌特性,并利用加权一阶局域法进行了较为成功的预测。主要研究成果如下:(1)通过小数据量法计算最大Lypaunov指数和G-P关联积分法初步判定长安大学高层住宅楼沉降监测点的累积沉降时间序列是混沌时间序列。(2)利用自相关函数法计算长安大学高层住宅楼沉降监测点累积沉降时间序列的时间延迟。(3)利用伪邻近点法和饱和关联积分法的曲线图得出长安大学高层住宅楼沉降监测点累积沉降时间序列重构相空间的嵌入维数。(4)在相空间重构的基础上,采用一阶局域预测法、加权一阶局域法以及基于最大Lypaunov指数的预测方法对长安大学高层住宅楼沉降监测点的累积沉降时间序列进行预测,结果显示加权一阶局域法预测精度比一阶局域法预测精度要高,而基于最大Lypaunov指数的预测方法精度则较低,同时对加权一阶局域法的多步预测值进行分析,从结果可以看出混沌时间序列预测方法用于建筑物变形序列1步预测是可行的,而多步预测是不可行的。