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针对江水浊度序列非线性非平稳的特点,提出基于相空间重构的径向基函数(RBF)神经网络江水浊度预报法。利用虚假邻域法确定最小嵌入维数,根据互信息法计算最佳延迟时间;根据取得的嵌入维数和延迟时间对江水浊度时间序列进行相空间重构;利用重构相空间后的时间阵列,用RBF神经网络建立预报模型;利用该模型对江水浊度进行预报。最后通过仿真,证明基于相空间重构的RBF神经网络预报优于SISO-RBF神经网络预报和BP神经网络预报。