简介：为网络交通，WPANFIS，它为多决定分析依靠小浪包变换(WPT)和适应neuro模糊的推理系统(ANFIS)的预言的新奇方法论在这篇文章被建议。在网络交通的自我类似的普遍存在在更早的研究被表明了，它展出长期的依赖(LRD)和短范围依赖(SRD)。另外，小浪分解是为LRDdecorrelation的一个有效工具，这被显示出。新方法把WPT用作装decoorrelateLRD并且让更多精确在原来的交通的高周波的节划分的小浪变换的扩展。然后，能从原来的交通提取有用信息的ANFIS为每个分解非静止的小浪系数的更好的预言性能在这研究被实现。模拟结果证明建议WPANFIS能在真实网络交通环境完成高预言精确性。
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