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随着计算机网络的迅速发展，目前的网络规模极为庞大和复杂，网络流量预测对于网络管理具有至关重要的意义。根据实际网络中测量的大量网络流量数据，建立了一个基于RBF神经网络的流量模型，给出了RBF神经网络的结构设计及基于正交最小二乘的学习算法，并基于该流量模型对网络流量进行预测。仿真结果表明，该模型具有较高的预测效果，相对于传统线性模型及BP神经网络模型具有更高的预测精度和良好的自适应性。