摘要：為提高P2P網絡流量識別的準確率,針對Elman神經網絡預測精度受其權值和閾值選擇的影響,論文運用蜻蜓算法對Elman神經網絡的權值和閾值進行優化選擇,提出一種基于DA-Elman的機器學習的P2P網絡流量識別模型。將TCP流量比例、連接數與不同IP數目的比值、平均數據包長度、上行流量比例、數據包總數5個特征屬性作為DA-Elman模型的輸入,網絡流量類型作為DA-Elman的輸出。與PSO-Elman、GA-Elman和Elman相比,研究結果表明,DA-Elman可以有效提高P2P網絡流量識別的準確率,其準確率高達98.4252%,為P2P網絡流量的識別提供新的方法和途徑。