|
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)
|
