赫斯特指数 赫斯特指数英語Hurst exponent以英国水文学家哈罗德赫斯特英语Harold Edwin Hurst命名起初被用来分析水库与河流之间的进出流量后来被广泛用于各行各业的分形分析利用Hurst参数可以表征网络流量的自相似性Hurst参数越大说明流量的自相似程度就越高也就是说网络的业务流量在很长的时间内都具有长相关性这主要是由于网络流量的突发性造成的现有的文献给出的估计方法主要是两大类时域法和频域法其中时域法包括RS分析法时间方差图法IDC法频域法包括Whittle的最大似然估计小波法等常用的Hurst估值算法都有不同的适用条件不能广泛的应用于各种情况因为每一种算法在时域或者是频域的范围内应用了求和平均的方法这样就会使得时间序列的高突发可变的细节信息丢失从而导致出估算结果为负值增大了估计误差