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网络时延的动态变化反映了网络路径的负载特征，对时延的精确预测是实施网络拥塞控制、路由选择的重要依据，建立了基于随机神经网络的时延预测模型，该模型克服了传统时间序列预测方法受随机干扰因素影响大、模型结构辨识过程繁琐，以及传统神经网络预测方法易于陷入局部极值、偏离全局最优的缺点。仿真实验表明，在提前单步和多步的预测中该模型比AR模型、RBF神经网络预测算法的准确度更高。