网络流量自相似特性与预测研究

摘要	第1-4页
Abstract	第4-9页
第1章 绪论	第9-13页
·研究背景	第9-10页
·研究内容	第10-11页
·研究意义	第11页
·论文组织	第11-13页
第2章 时间序列理论	第13-30页
·前言	第13页
·平稳时间序列	第13-20页
·非平稳时间序列模型	第20-23页
·时间序列预测	第23-29页
·本章小结	第29-30页
第3章 分形理论和 Hurst参数估计	第30-42页
·分形理论简介	第30-31页
·自相似随机过程	第31-34页
·Hurst参数	第34-41页
·Hurst参数估计的方法	第34-39页
·Hurst参数估计的实验	第39-41页
·实验A: 高斯白噪声的Hurst参数估计	第39-40页
·实验B: 分形高斯噪声的Hurst参数估计	第40-41页
·本章小结	第41-42页
第4章 网络流量的自相似特性研究	第42-52页
·网络流量的自相似性介绍	第42-43页
·网络流量自相似性的成因分析	第43-51页
·重尾分布	第44-45页
·网络流量自相似性成因	第45页
·实验C:基于仿真的网络流量自相似特性研究	第45-50页
·实验结果的分析	第50-51页
·本章小结	第51-52页
第5章 网络流量预测	第52-75页
·网络流量预测的研究现状	第52-53页
·网络流量预测实验	第53-74页
·实验D: 基于传统时序模型的预测	第56-63页
·实验E: 基于自相似模型的预测	第63-67页
·基于 FARIMA模型的流量预测算法	第64-65页
·基于 FARIMA模型的流量预测	第65-67页
·实验结论和分析一	第67-70页
·实验F:分钟级时间尺度的网络流量预测	第70-73页
·实验结论和分析二	第73-74页
·本章小结	第74-75页
第6章 总结与展望	第75-76页
参考文献	第76-80页
作者简历	第80-81页
攻读硕士学位期间主要的研究成果	第81-82页
致谢	第82页