【摘 要】
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Hurst指数反映了事物发展过程的长记忆性程度，揭示了事物发展过去、现在和未来之间的内在联系，并以时间序列的自相似性和长程相关性体现了事物的发展变化情况。本文基于Hurst指
【机 构】
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北京林业大学理学院数学与应用数学系
【基金项目】
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北京林业大学北京市级大学生科研创新项目的支持（NO.S201710022090）.
论文部分内容阅读
Hurst指数反映了事物发展过程的长记忆性程度，揭示了事物发展过去、现在和未来之间的内在联系，并以时间序列的自相似性和长程相关性体现了事物的发展变化情况。本文基于Hurst指数，对软件失效时间间隔数据进行Matlab处理，进而分析得到其长程相关性。并通过移动Hurst指数处理，获得更为准确的分析结果。
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