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在混沌动力系统相空间重构的基础上，利用关联维数法和最大Lyapunov指数法，对月径流时间序列进行混沌特性识别。然后结合自适应技术的实时递推特性和Volterra级数的非线性表征能力，利用Volterra自适应滤波法可对径流时间序列进行预测。通过江桥站和丰满水库实际月径流序列的预测结果表明，月径流序列中存在着一定的混沌特征。应用Volterra自适应法可以有效地对水文时间序列进行预测，与加权一阶局域预测法相比，能够实现更高精度的多步预测。