摘  要：現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量大并且流量數(shù)據(jù)分析越來越復(fù)雜，數(shù)據(jù)主要表現(xiàn)出長相關(guān)特性。好的流量模型必須能夠準(zhǔn)確描述網(wǎng)絡(luò)實際流量的特征，才能準(zhǔn)確預(yù)測流量狀況。因此本文在對網(wǎng)絡(luò)流量進行研究分析時，以已知Hurst指數(shù)的分形高斯噪聲（FGN）序列仿真信號為主要研究對象，在原有Hurst指數(shù)估計方法的基礎(chǔ)上加入滑動窗，對仿真序列進行時變Hurst指數(shù)分析。實驗結(jié)果顯示，與傳統(tǒng)算法的估計結(jié)果相比，時變Hurst指數(shù)估計方法能更好地反映網(wǎng)絡(luò)流量的局部長相關(guān)特性。 關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)流量；時變Hurst指數(shù)；滑動窗 Abstract: Now the network [登陸后可查看全文]