text: 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引數可以表徵網路流量的自相似性，Hurst引數越大，說明流量的自相似程度就越高，也就是說網路的業務流量在很長的時間內都具有長相關性，這主要是由於網路流量的突發性造成的。現有的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估值演算法都有不同的適用條件，不能廣泛的應用於各種情況，因為每一種演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資訊丟失，從而導致出估算結果為負值，增大了估計誤差。應用.時域法是直接對時間序列進行處理，並用最小二乘法擬合估計出Hurst引數，頻域法透過利用FFT對時間序列的譜密度進行估計。時域法及頻域法都要求整個觀察時間段內全部的時間序列，當時間範圍較大時，就需要大量的序列樣本和高取樣率，同時很難觀察到Hurst引數的時變性。同時，對有限長度的時間序列進行Hurst估算，結果雖然可以反映出網路流量區域性的突發性，但是由於估值演算法容易受到各種因素的干擾而產生誤差，並且由於相鄰的估算值之間沒有資料關聯，就不能夠體現出突發的漸進性。因此如何估算出無限增長的流量的突發性，同時又能夠體現出網路流量變化的全域性漸進性，並且還能夠體現出區域性變化的時變性，這些都需要做進一步的研究。比如，在IDC基礎上定義複數取值的赫斯特指數等等。
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metadata.title: 赫斯特指數
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