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联合站输量受单井生产动态、前级运行效率、自身处理能力等多因素的影响，且输量变化一般具有高度的非线性．混沌对确定性系统的伪随机性，探索联合站输量时间序列是否具有混沌特征具有积极的意义．在相空间重构基础上。采用G-P算法提取中原油田某联合站60个月的月输量时间序列的关联维．研究发现，联合站输量时间序列饱和嵌入维和吸引子分数维分别为9和8．44，表明该联合站月输量变化具有混沌特征且该联合站系统模型化研究所需的最小变量数目为9，为系统数理模型建立，特别是人工神经网络预测模型的输入层节点数设置提供了参考．