简介： 本发明公开了一种基于泛函网络的周期来压预测方法，特征在于构造了基于小波和混沌优化的FN方法进行预测，其过程分为三步：首先利用小波分解技术将所选的样本集数据根据不同频率分解成不同的分量；分解后的各分量运用混沌理论进行相空间重构，重构分量使用FN模型进行训练，进而进行预测；最后，将各个FN模型得到的预测结果进行重组得到完整的预测周期来压荷载波形。本发明的目的在于可以通过泛函网络的适应性对周期来压在考虑混沌及重构的情况下预测周期来压。可广泛用于地下采矿的周期来压预测。