|
|
|
| 基于Haar小波和极大似然估计的Hurst参数估计法 |
| 武 莹1 ， 李俊州2 |
| 1.开封大学 软件职业技术学院， 河南 开封； 2.开封大学 艺术设计学院， 河南 开封 |
|
| 武 莹1 ， 李俊州2 |
| 1.开封大学 软件职业技术学院， 河南 开封； 2.开封大学 艺术设计学院， 河南 开封 |
|
|
|
摘要 Hurst参数是表征网络业务自相似性的一个重要参数，在一定的观察时间内对突发业务的Hurst参数进行快速、准确的估计是高速宽带网络实施流量控制和缓冲资源分配的前提.本文提出一种基于Haar小波和极大似然估计的Hurst参数估计法.该方法首先使用Haar小波对DFBM序列的增量DFGN序列进行小波变换，然后再利用极大似然估计来估计Hurst系数.仿真生成的DFBM和真实自相似网络业务数据的计算结果均表明，该方法提高了Hurst参数估计的效率和准确性，比传统方法具有更好的性能.
|
|
|
收稿日期: 2013-06-25
|
| [1] |
张 桓 毓. 高考数学实战教学[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [2] |
王 志 斌. 抛物线焦点弦的性质[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [3] |
成 卫 东. 论高中数学直觉思维能力[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [4] |
李 春 平. 高中数学概念课教学[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [5] |
刘 勇. 如何提高高中数学学习效率[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [6] |
王 二 虎. 高中生数学思维障碍的成因及突破[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [7] |
王 俊 辉. 高中数学教学反思[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [8] |
廖 润 生. 中学数学教学思考[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [9] |
任 启 胜. 解析一次函数[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [10] |
廖 润 生. 常见数学题型教学策略[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [11] |
黄 梅 容. 如何培养小学生学习科学的兴趣[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [12] |
陈 永. 论小学生数学思维能力[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [13] |
黄 文 锋. 小学数学语言训练方法[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [14] |
李 芳. 如何培养小学低年级学生的数学语言表达能力[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [15] |
谭 玲 玲. 如何培养小学低段学生的数学学习习惯[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
|
|
|
|
