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文章提出了一种利用分数差分和Fuzzy-AR（模糊自回归模型）进行网络流量建模和预测的新方法.这种方法既能刻画实际网络流量的长相关性,又能描述其中的非平稳和非线性分量,同时具有较低的辨识复杂度.这个方法的两个部分建模和预测是密切相关的.首先它们都通过分数差分的方法消除时间序列中的长相关性,然后分别用模糊自回归模型进行建模或预测.实验表明相比传统的模型,这种方法的预测更加有效.