摘要：根据实际网络中测量得到的网络流量数据，提出一种改进型Elman神经网络模型———争书性输入多层反馈Elman网络。在网络权值的训练过程中引入混沌搜索机制，利用Tent映射的遍历性进行混沌变量的优化搜索，以减少数据冗余，解决局部收敛问题。实验结果表明，该模型及其算法有效提高了网络的训练速度及网络流量的预测精度。

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