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混沌时间序列预测是非线性动力学研究中一个很重要的问题。支持向量机是一种基于统计学习理论的新颖的机器学习方法，为混沌时间序列的预测提供了一种有效的算法思想。本文基于支持向量机与径向基神经网络在结构上的相似性，将支持向量机用于径向基神经网络中心的选取，并对混沌时间序列进行预测，仿真结果表明，其效果优于其他方法。