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在当今数据驱动的时代,时间序列分析已成为许多行业中不可或缺的工具,尤其是在金融、经济和气候研究等领域。然而,传统的时间序列分析方法在处理复杂、非线性的数据时常常显得力不从心。为了解决这一问题,越来越多的研究者开始探索混沌理论在时间序列分析中的应用,尤其是在提升机器学习模型准确性方面。混沌理论与时间序列分析的结合混沌理论是研究动态系统中微小变化如何导致巨大差异的科学。它强调了系统的非线性和复杂性,这