摘要：提出一种基于奇异值分解最小二乘法的自适应局部线性化预测方法．它要求数据矩阵的条件数不大于给定阈值，并据此自适应地确定当前相空间的维数，然后根据新的嵌入维数重构数据矩阵，进行模型的参数估计和计算当前预测值．实验结果说明所提方法精度高且稳健．特别是当嵌入维数接近最邻近向量的数目时，其性能显著优于普通局部线性化方法．

关键词：混沌时间序列 局部线性化 预测 预报 奇异值分解 

单位：西安科技大学计算机系; 陕西西安710054; 西安交通大学计算机系; 陕西西安710049