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使用非线性预测模型支持向量回归算法建立预测模型，对具有明显非平稳性、混沌性以及非线性的网络流量进行预测研究。使用人工鱼群算法对支持向量回归算法的参数进行寻优，使用PSO算法对常规人工鱼群算法进行改进，使得人工鱼不依赖步长因子，仅对视野因子产生依赖，能够得到最优解。通过使用Logistic映射对人工鱼位置进行初始化，提高种群多样性，从而提高算法全局寻优能力，避免算法陷入局部最小值。最后使用MAWI数据集中的三组不同时间粒度的数据进行网络预测方法的实例分析，结果表明，所研究的人工鱼群算法具有较好的预测性能，能