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论文阐述了利用神经网络预测由连续自动回归(AR)马尔可夫模型所代表的可变位速率通信流量(VBR)；在这一理论的基础上，介绍一个BP神经网络模型，它采用拆分，组装方法来构造一个学习结果达到均方根误差全局最小点的BP神经网络，该方法结合遗传算法能有效克服局部极小点，缩短学习时间和减小学习难度，并能够精确地预测VBR通信流量。