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流量矩阵估计是当前的热点研究问题,它被网络操作员用来进行负载均衡、路由最优化、流量侦测、网络规划等等.然而,流量矩阵估计本身固有的高度病态特性,使得精确地估计流量矩阵成为具有挑战性的研究课题.本文研究大尺度IP骨干网络的流量矩阵估计;基于RBF（Radial Basis Function）神经网络,提出一种新的估计方法TMRI（Traffic Matrix Recurrence Inference）.TMRI利用RBF神经网络强大的建模功能来建模流量矩阵估计问题,将这一问题的病态特性克服于RBF神经网络的