摘要：為提高P2P網(wǎng)絡(luò)流量識別的準(zhǔn)確率,針對Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度受其權(quán)值和閾值選擇的影響,論文運(yùn)用蜻蜓算法對Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化選擇,提出一種基于DA-Elman的機(jī)器學(xué)習(xí)的P2P網(wǎng)絡(luò)流量識別模型。將TCP流量比例、連接數(shù)與不同IP數(shù)目的比值、平均數(shù)據(jù)包長度、上行流量比例、數(shù)據(jù)包總數(shù)5個(gè)特征屬性作為DA-Elman模型的輸入,網(wǎng)絡(luò)流量類型作為DA-Elman的輸出。與PSO-Elman、GA-Elman和Elman相比,研究結(jié)果表明,DA-Elman可以有效提高P2P網(wǎng)絡(luò)流量識別的準(zhǔn)確率,其準(zhǔn)確率高達(dá)98.4252%,為P2P網(wǎng)絡(luò)流量的識別提供新的方法和途徑。