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阐述了利用神经网络预测由连续自动回归（AR）马尔可夫模型所代表的可变位速率通信流量（VBR）；在这一理论的基础上，介绍一个BP神经网络模型，它是采用拆分组装方法来构造一个学习结果达到均方根误差全局最小点的BP神经网络，该方法能有效克服局部极小点，缩短学习时间和减小学习难度；该BP神经网络能精确地预测VBR通信流量，从而实现ATM带宽动态分配。