赫斯特指數

赫斯特指數  以英國水文學家命名 ， 起初被用來分析水庫與河流之間的進出流量 ， 後來被廣泛用於各行各業的分形分析 。 利用Hurst參數可以表徵網絡流量的自相似性 ， Hurst參數越大 ， 說明流量的自相似程度就越高 ， 也就是說網絡的業務流量在很長的時間內都具有長相關性 ， 這主要是由於網絡流量的突發性造成的 。 現有的文獻給出的估計方法主要是兩大類 ： 時域法和頻域法 ， 其中時域法包括R / S分析法 、 時間方差圖法 、 IDC法 ， 頻域法包括Whittle的最大似然估計 、 小波法等 。 常用的Hurst估值算法都有不同的適用條件 ， 不能廣泛的應用於各種情況 ， 因爲每一種算法在時域或者是頻域的範圍內應用了求和平均的方法 ， 這樣就會使得時間序列的高突發可變的細節信息丟失 ， 從而導致出估算結果爲負值 ， 增大了估計誤差 。