【摘 要】
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Internet流量是具有相关和非平稳特性的时间序列，文中通过对过去一些流量模型的分析，构建了一种新的预测模型。该模型首先使用小波方法对网络流量进行预处理，然后分别使用线性神
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Internet流量是具有相关和非平稳特性的时间序列，文中通过对过去一些流量模型的分析，构建了一种新的预测模型。该模型首先使用小波方法对网络流量进行预处理，然后分别使用线性神经网络和Elman神经网络进行预测，以保证能够描述流量的相关和非平稳性，最后把两种预测的结果通过BP神经网络合成为最终预测结果。通过对不同流量的一步预测和多步预测仿真，验证了组合模型比单一模型具有更高的预测精度。
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