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针对传统长相关网络流量Hurst指数估计算法估计结果不准确、可变信息受损严重的情况，提出时域内滑窗时变方差之差Hurst指数估计算法，采用已知参数的人工分形高斯噪声序列及Bellcore采集的真实网络流量序列BC—pOct89对其进行验证。结果表明该算法减少了可变信息损失，能动态地刻画全域上的长相关特性，具有较高的准确性和鲁棒性。