网络的业务量特性研究一直是网络测量，网络行为学，网络接入控制，网络性能分析等研究方向的关键部分。随着包括计算机网络在内的通信网络的高速发展，网络的业务量特性也呈现出与传统的业务量模型极为不同的性质，给有线和无线网络业务量特性的研究和分析带来了新的挑战，同时也为网络业务量特性的研究开辟了新的领域。论文围绕国家自然科学基金重点项目“基于网络探测的IP网络拓扑发现和性能分析的研究”和“下一代互联网性能测量关键技术研究”展开工作。作者通过对一些文献资料的研读和总结，提出了新的思想和方法，并做出了大量的实践工作，在该项研究上取得了一定的进展。论文首先对传统网络业务量模型中较为典型的模型进行了介绍，接着对现有的自相似业务量模型作了简要地介绍，随后在前文介绍的基础上，给出了自相似业务量产生算法的分类以及各类中较为突出的几种算法的详细说明。其次，论文介绍了网络业务量的预测方法，包括经典的时间序列预测理论和几篇利用计算智能和时间序列预测理论进行业务量预测的文章，为第三章介绍乘积季节模型对无线局域网业务量的预测奠定了基础；在第三章，本文通过对收集到的无线局域网业务量的统计特性进行分析，提出了无线局域网业务量所内在的季节性和周期性。然后，利用分析得到的结论，建立了一个季节乘积模型对无线局域网业务量进行了准确预测并与其它预测方法的结果进行了比对；第四章首先对ip网络中文件大小，协议与业务量自相似性的关系进行了仿真分析，然后对多自相似数据源汇聚的业务量进行了仿真，并给出了汇聚度与自相似度之间的关系。随后，利用分析仿真得到的结果，实现了一个实际网络中的自相似业务量产生器并给出了系统的设计架构和详细实现。