该文对混沌理论及其在石油价格复杂性分析中的应用进行了系统深入的研究.该文研究的目的在于通过分析传统的混沌理论,针对其中的某些不足进行合理改进,其中着重研究了时间序列的相空间重构理论及其预测方法.在理论和方法研究的基础上,该文对石油价格序列的混沌特性、复杂程度以及波动的持续性和长记忆性进行了深入的研究,并揭示了隐藏在石油价格序列中的一些规律.该文研究内容可分为理论研究和应用研究两部分,主要工作如下:1.对作为混沌时间序列分析基础理论的相空间重构理论进行了深入研究,就重构中的参数选择提出了一些新的方法,这无疑会提高时间序列相空间重构质量;2.在传统Lyapunov指数计算方法的基础上,提出了一种基于组合策略的Lyapunov指数谱计算方法,从理论上论证了其合理性,并利用实例模拟检验了新方法的有效性;3.在混沌时间序列预测方面,提出了以下新方法:(1)基于n阶平均发散度的混沌序列可预测尺度确定法;(2)基于加权平均一阶发散度的混沌序列预测法;(3)基于关联度的局域加权线性回归预测法.此外,该文还通过严格的逻辑推理论证了组合预测方法的优越性;并提出了基于BP神经网络模型的最优组合权重确定方法;4.运用非线性混沌理论对石油价格序列进行了系统、深入的分析,揭示了其复杂的演化行为,得出了该系统会出现混沌现象的结论;5.在分析时间序列波动模型的基础上,对石油价格波动的持续性和长记忆性进行了检验.