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提出了一种基于自适应变异差分进化（AMDE）算法的ANFIS模型对混沌时间序列进行预测的方法，该方法采用自适应变异差分进化算法和最小二乘法相结合的混合学习算法对ANFIS网络结构参数进行优化设计，利用差分进化算法的全局寻优能力对ANFIS网络前件参数进行优化，而网络的结论参数采用最小二乘法优化，混合学习算法提高了网络参数辨识的收敛速度和系统的全局收敛性，仿真实验结果表明了该方法的有效性。