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当前，对等计算（Peerto Peer）引起了广泛的关注，其典型应用有文件共享，即时通信等等，为了更好地使用P2P资源，合理规划P2P网络资源，建立P2P流量预测模型具有十分重要的理论意义和现实价值。基于小波神经网络提出了一个P2P网络流量预测模型，预测模型共分为输入层、隐含层、输出层，通过使用小波代替传统神经网络的Sigmoid作为神经网络的隐节点激励函数，在Matlab6．5仿真平台中实现，结果显示能够有效提高P2P网络流量预测精度。