一种新的时间序列的预测方法

本发明提供了一种新的时间序列的预测方法，包括：接收输入的原始滑坡时间序列{X(t),t＝1,2,3,…,n}；判断原始滑坡时间序列是否具有混沌特征；若原始滑坡时间序列具有混沌特征，则确定出原始滑坡时间序列的延迟时间；确定出原始滑坡时间所要嵌入的相空间的嵌入维数；将延迟时间和嵌入维数代入到目标volterra级数模型，目标volterra级数模型迭代训练核函数的系数，当核函数的系数达到预设误差要求时，输出目标volterra级数模型的参数、核函数的系数、以及预测出的目标滑坡时间序列。在本发明将延迟时间和嵌入维数直接嵌入volterra级数的数学模型中，将传统的把滑坡时间序列相空间重构后得到的输出序列再输入到volterra级数模型中的两步直接变成了一步，提高了运算效率。