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網絡流量預測是建立在時軸上現在與未來流量間的定量關系。因為網絡流量具有自相似性和周期性的特征，所以可以根據過去的、現在已知的或非確定的網絡流量歷史數據集，建立一個從過去延伸到將來的網絡流量預測模型，掌握網絡流量動態變化趨勢，為異常流量安全監控。網絡資源分配規劃以及優化網絡協議性能提供依據。
傳統BP神經網絡對網絡流量時間序列預測精度低和泛化能力弱。為此，提出一種新的優化BP神經網絡的方法。通過小波包分解對網絡流量進行多頻段序列分解，并采用飛蛾縱橫交叉混沌捕焰算法優化的神經網絡，對各分解后的子序列進行預測，疊加各子序列的預測值，重構獲取實際預測結果。仿真結果表明，與傳統BP神經網絡預測方法相比，該方法能捕獲網絡流量的變化規律，具有較好的預測精度、穩定性和泛化能力。
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