基于瀑布过程的网络流量模型

分形或自相似模型可以很好地描述网络流量过程的长程依赖性 ,却无法真实地刻画网络流量过程在小尺度上的奇异性 .论文从另一个角度 ,研究并建立了基于瀑布过程的瀑布模型 ,并对真实的网络流量数据进行模拟分析 ,发现瀑布模型从一定程度上解释了实际网络流量中的尺度特性 ,它能准确地刻画网络流量在小尺度上的奇异性 .通过对模拟数据的尺度分析证明 。

引入调节因子和小波方法的多重分形模型

针对目前广域网流量多重分形模型不能准确拟合真实网络流量,文中基于瀑布过程建立了一个网络流量多重分形模型,该模型用Hurst指数分布来调节乘数因子,用Haar小波方法产生的序列来拟合随机变量。并通过真实网络流量来检验该模型,检验结果:引入了调节因子和小波序列的模型能够比其他分布更准确地拟合广域网流量。