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由于VBR视频流量的预测能力是直接关系缓冲区设计、动态带宽分配及拥塞控制等提高网络服务质量的关键因素，因此，以多媒体主要应用形式VBR MPEG视频源为研究对象，提出了一种基于模糊神经网络的视频流量智能预测模型。通过设计模糊预测器减少输出比特流的预测误差，采用神经网络减少多步预测的计算量。仿真试验表明，与标准AR模型预测结果相比，该模型显著提高了预测的准确度和可靠性，且易于推广使用。