| Требуется создать временной ряд, который бы представлял собой модель самоподобного трафика с коэффициентом Херста 0.51 – 1. Как я читал в литературе, существует несколько моделей – дробное броуновское движение, фрактальный гауссов шум, ARIMA – процессы. Есть кусок кода ARIMA – процесса (как я понял,0,1,0), который формирует последовательность. Коэффициент Херста при этом получается с большой разбежкой (c помощью программы Selfis, R/S метод 0.4 – 0.7). Может подскажете, изменив или добавив какие параметры можно достичь самоподобия? Или изменить модель? Какую формулу выбрать? Актуален MATLAB 6.5.% random number generation
 clear % clear variables
 clf % clear graphic
 randn('state',0)
 N=1024; % number data points
 M=N/5; % number forecusting points
 e=randn(1,N); % random number generation
 
 % zadanie massiva
 s(1,1:N)=5;
 % const AR(1)
 delt=1;
 % coeff. AR(1)
 fi=0.8;
 % generation AR(1)
 for i=2:1:N
 s(i)=delt+fi*s(i-1)+e(i);
 end
 % choise model
 warning('R=0 M=0')
 spec = garchset('Display', 'off', 'R', 0, 'm', 0, 'P', 0, 'Q', 0);
 % estimation autoregression coeffitients
 [coeff, errors, LLF00, innovations, sigma, summary] = garchfit(spec, s);
 % output autoregression coeffitients
 garchdisp(coeff, errors)
 LLF00
 
 plot(1,1)
 
 |