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网络流量预测是建立在时轴上现在与未来流量间的定量关系。因为网络流量具有自相似性和周期性的特征，所以可以根据过去的、现在已知的或非确定的网络流量历史数据集，建立一个从过去延伸到将来的网络流量预测模型，掌握网络流量动态变化趋势，为异常流量安全监控。网络资源分配规划以及优化网络协议性能提供依据。
传统BP神经网络对网络流量时间序列预测精度低和泛化能力弱。为此，提出一种新的优化BP神经网络的方法。通过小波包分解对网络流量进行多频段序列分解，并采用飞蛾纵横交叉混沌捕焰算法优化的神经网络，对各分解后的子序列进行预测，叠加各子序列的预测值，重构获取实际预测结果。仿真结果表明，与传统BP神经网络预测方法相比，该方法能捕获网络流量的变化规律，具有较好的预测精度、稳定性和泛化能力。
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