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为改善具有混沌特性的风速时间序列的预测性能，提出一种混合预测方法，利用相空间重构理论实现风速时间序列的重构，通过优化周期轨道函数求取时间序列中蕴含的不稳定周期，利用前一不稳定周期的风速数据对未来风速进行预测．采用神经网络对同一风速序列再进行预测分析，将2种预测结果采用加权求和的方式进行融合，实现风速序列的混合预测，并采用混沌优化算法确定加权参数．仿真实验结果表明：混沌不稳定周期方法能够改善具有混沌特性风速序列的预测性能，混合预测方法能够进一步提高风速序列的预测效果，预测性能优于单一预测方法．