对于混沌时间序列预测应该用哪种数学方法

对于混沌时间序列的预测，可以考虑使用神经网络、支持向量机、时间序列模型等方法。

神经网络是一种强大的预测方法，通过学习数据间的非线性关系来进行预测。对于混沌时间序列数据，神经网络可以通过学习其非线性特征来进行预测。

支持向量机是一种基于统计学习的分类和回归方法，对于非线性数据具有很强的适应性。支持向量机可以通过核函数将数据映射到高维空间，从而找到一个超平面用于分类和回归。

时间序列模型可以通过分析时间序列数据的趋势、季节性、周期性等特征来进行预测。常用的时间序列模型包括ARIMA、ARMA、ARCH等。

需要根据具体数据的特征和预测的要求来选择合适的方法。同时，混沌时间序列的预测也是一个开放性问题，目前还没有一种通用的方法可以解决所有情况下的预测问题。