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为了提高流量预测准确性，将混沌理论和支持向量机回归应用于网络流量预测。采用相空间重构理论计算实际流量的延时、嵌入维数和Lyapunov指数，证实网络流量存在混沌现象；据此建立混沌一支持向量机预测模型并确定训练样本对，对实际网络流量数据进行预测。结果表明，该方法能有效地进行流量预测，相对于BP神经网络方法，该方法具有更好的预测精度。