摘  要：現在網絡業務流量大并且流量數據分析越來越復雜，數據主要表現出長相關特性。好的流量模型必須能夠準確描述網絡實際流量的特征，才能準確預測流量狀況。因此本文在對網絡流量進行研究分析時，以已知Hurst指數的分形高斯噪聲（FGN）序列仿真信號為主要研究對象，在原有Hurst指數估計方法的基礎上加入滑動窗，對仿真序列進行時變Hurst指數分析。實驗結果顯示，與傳統算法的估計結果相比，時變Hurst指數估計方法能更好地反映網絡流量的局部長相關特性。 關鍵詞：網絡流量；時變Hurst指數；滑動窗 Abstract: Now the network [登陸后可查看全文]