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中文摘要：
在基于一般线性分形稳定噪声（LFSN）的网络流量模型中，需要对模型与实际流量样本的相关结构进行检验，以验证模型有效性。LFSN作为一种非高斯过程，一般不存在二阶矩，使基于二阶矩的方法不再适用，给检验带来一定的困难。本文考察了样本标准自相关函数（NACF）、共变（Covariation）和共差（Codifference）这三种度量，对相关结构进行实际验证，验证后二者的有效性，提出将一般化共差作为非高斯情况下相关性度量的一种统计手段。
英文摘要：
Validation of dependence structure is required for the general LFSN （ Linear Fractional Stable Noise） self-similar network traffic, which does not posses its second order moment, because it is a non-Gaussian self-similar stable increment stochastic process. In this paper, three alternative measurement of dependence structure are taken into account, which includes Sample Auto Correlation Function （SACF） , Covariation and Codifferenee. By experimental comparison, we validate our simulation algorithm and propose the use of generalized codifferenee as a statistical instrument under non-Gaussian situation.
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