伴随飞速增加的带宽、实时和多媒体应用的普及、几乎持续的以指数规律增长的规模，Internet的控制机制和行为特征也日趋复杂和难以理解。由于网络流量数据的特性实际上反映了其与承载网络之间的相互作用和影响，因此通过对网络流量过程的深入分析和建模，为研究网络控制机制和行为特征提供了一种有效的方法。准确而客观的流量模型能够深化我们对复杂的网络行为特征的认识和理解。 网络流量具有自相似特性，而分形和小波也都具有自相似性。分形和小波是彼此独立但相互之间又有紧密联系的理论，两者在某些方面有类似之处，某些方面又有互补的能力，所以将小波和分形相结合可以为网络流量建模领域提供新的思路。本文对分段IFS和基于Haar离散小波变换的DWMM网络流量模型进行了比较分析，并得到了由这两种模型结合的一种新的复合流量模型。新的复合流量模型同时弥补了两种模型某些方面的不足，实验表明这种复合流量模型更符合实际流量特性，而且具有刻画真实流量数据中多重分形特征的能力。