A qualitative and quantitative extension of the chaotic models used to generate self-similar traffic with long-range dependence (LRD) is presented by means of the formulation of a model that considers the use of piecewise affine one-dimensional maps. Based on the disaggregation of the temporal series generated, a valid explanation of the behavior of the values of Hurst exponent is proposed and the feasibility of their control from the parameters of the proposed model is shown.


翻译:通过拟订一种模型,考虑使用片形近似一维地图,从质量和数量上扩展了用来产生长距离依赖自相类似交通的混乱模式(LRD),根据对所生成的时间序列的分类,提出了对赫斯特显要人物的价值观行为的有效解释,并展示了从拟议模型参数中控制这些价值观的可行性。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
110+阅读 · 2020年5月15日
专知会员服务
161+阅读 · 2020年1月16日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年7月31日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
VIP会员
相关资讯
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年7月31日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员