随着计算机技术和因特网的进一步发展，人们不但对于网络所能提供的数据传输等传统业务具有很大的兴趣，更对网络中视频，语音等多媒体业务表现出了更高的热情。与此同时，随着网络中业务类型的不断丰富，问题也接踵而来。多媒体业务流会给整个网络的性能带来极大的影响，如：多媒体业务导致网络流自相似现象加重，使网络的原有的Markov模型基础上的协议、策略，及其评价方法不够准确，导致丢失率上升，网络性能下降； 多媒体业务中使用的大量UDP包与普通数据流TCP包共存时对公平性的影响等等。令人遗憾的是，至今，针对这些不利因素所提出有效的解决方案寥寥无几。这是因为最初设计网络时主要是追求简单易用和稳定的特征，在下层中所能得到的接口和控制手段相对很少；同时，作为上层基础的已经即成事实的下层协议，人们也不可能在短时间内作太多的改变，只能寻求逐步的更新。而在上层网络，人们虽然一直致力于研究应用层的服务质量保证及其相关的协议问题，但这些大多只是为了个别的业务类型和用户服务，对整体的网络性能贡献有限。本文针对网络中的这一难题，通过对长相关业务流的统计分析和多种原有网络协议的研究，提出了一系列适应新网络环境的基于预测的传输层TCP改进算法，并通过了在NS2仿真平台上的精确仿真验证了其有效性。尤其值得一提的是：新算法的引入并不需要放弃已经广泛应用的各种协议，也不会在旧协议中增加任何不可接受的字段，唯一的工作只是在发送端添加相应的简单代码。仿真结果证明：新算法不但能在多媒体业务流占主导的网络环境下提高网络的性能(主要体现在网络整体带宽的利用率大大提高上)，而且在普通的数据网络中同样有效，同时在短相关的网络环境下不会带来性能的下降。