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提出了一种基于混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测方法，该方法的依据是相空间重构技术以及最小二乘支持向量机模型（LS＿SVM）。阐述了基于混沌时间序列的最小二乘支持向量机模型的算法步骤，并指出该模型的评价指标为平均绝对误差（MAE）以及预测均方误差（PMSE）。利用该模型对某混凝土大坝5＃坝段102号测点的垂直位移进行了预测，结果表明：基于混沌时间序列的LS＿SVM模型的预测性能较好，能够很好地体现出模型的实际应用能力；模型的拟合及预报结果能够满足精度要求，与回归模型相比具有预测结果精度较高的优点。