《表3 自相似流量模型对比》

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大量研究表明，大量突发型流量在聚合后呈现出自相似性，且不会随时间尺度的放大而平滑[20]。典型的自相似突发流量模型有M|G|∞排队模型、分形布朗运动（Fractal Brown Motion，FBM）模型、分数差分自回归滑动平均（Fractional Autoregressive Integration Moving Average，FARIMA）模型[21]、线性分形稳定噪声（Linear Fractional Stable Noise，LFSN）模型和小波模型等基于数据统计特征的流量模型。不同的流量模型有不同的参数表述、边缘分布、稳定性以及复杂度，具体的自相似流量模型对比见表3。