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文檔簡介
1、Leland和Klivansky等對LAN及WAN流量進行研究發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量具有自相似性,傳統(tǒng)的流量模型不能完全描述流量的真實特征.自相似性對信元丟失率、網(wǎng)絡(luò)延遲等系統(tǒng)性能有重要影響,因此基于自相似模型的研究顯得日益重要.其中流量的分形維數(shù)的求解問題是相關(guān)研究中的一大難點.該文由分形自回歸整合滑動平均(FARIMA)流量模型產(chǎn)生自相似性數(shù)據(jù).針對流量分形維數(shù)的求解,該文分別從直接估計和間接估計兩個方面進行研究,采用分形分析方法對產(chǎn)生的業(yè)務(wù)
2、流進行統(tǒng)計分析,其中重點討論了變標(biāo)度極差分析法(R/S).該文拓展了Hurst提出的原始的R/S方法,引入廣義情況下的R/S概念,對它的計算條件、尺度范圍以及系統(tǒng)誤差進行分析.在運用R/S分析數(shù)據(jù)時,初始標(biāo)度和最大窗長是影響計算準(zhǔn)確度的主要因素.因為非理想的自相似性分形,只在部分范圍內(nèi)能比較好的擬合成直線,而這個范圍則由初始標(biāo)度和最大窗長把握.另外還探討了聚集過程的方差分析法和基于分形維數(shù)的定義的變換分析法的計算條件和精確度等特點.研究
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