【摘 要】
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近十年来，大量研究表明在许多不同的计算机网络环境中，网络业务量具有长程依赖和自相似属性。这些新发现的网络业务量行为特征与传统业务量模型行为特征有极大的不同——传统业
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近十年来，大量研究表明在许多不同的计算机网络环境中，网络业务量具有长程依赖和自相似属性。这些新发现的网络业务量行为特征与传统业务量模型行为特征有极大的不同——传统业务量模型一般假定指数递减的相关结构的存在，这意味着随着时间聚合时间序列将演变为白噪音，即时间相关性渐进地消失了。这一发现极大地改变了网络究状况。计算机网络业务量长程依赖性和自相似性研究过程中，分数布朗运动占有重要地位。本文将介绍长程依赖和自相似在计算机网络研究中的历史状况，相关数学概念，给出了基于分数布朗运动的计算机网络业务流呈现长程依赖和自相似属性的数学和物理解释，讨论分析分数布朗运动随机序列生成方法。
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