摘要：现代实际网络业务相比传统业务更为复杂,在各个时间尺度下表现出自相似的突发特性(相关函数上表现为长相关特性)。我们可以在线测量网络中的高速业务流,再根据实测时间序列数据,用RMD方法建立并分析高速业务流的自相似模型。RMD算法速度快,同时能很好的匹配业务流的自相似特性。

摘要：现有的业务流模型难以描述高速业务流的高突发性。在线测量网络中的高速业务流,再根据实测的时间序列数据,用TES(Transform Expand Sample)方法建立并分析高速业务流的TES模型,其中关键环节是TES模型的建立。在TES模型构架的基础上,给出了基于MATLAB平台的有关的软件实现方案。

摘要：现有的业务流模型难以描述高速业务流的高突发性,在线测量网络中的高速业务流,再根据实测的时间序列数据,用RMD方法建立并分析高速业务流的自相似模型。RMD模型自相关函数的近似程度较好,可以较好的模拟业务量。