网络业务具有分形特性,并对网络性能有着多方面的影响,对网络设计、流量控制、网络规划、网络管理以及QoS方面均有影响。与传统业务模型(如泊松模型)不同,现代网络业务的一个关键特性是自相似特性,即网络业务在大部分时间尺度范围内具有统计相似性(高度相关)和重尾特性(高变化或突发),表现为网络业务相关结构呈缓慢衰减趋势变化。而与自相似特性相比,网络业务的多重分形特性既能考查多尺度下业务的突发性,又能描述突发性相对于时间的变化,是网络业务最显著的统计特性之一。本文主要研究网络业务的自相似特性和多重分形特性及其性能评价。首先,对描述自相似程度的参数Hurst参数进行估计,对其精度、可靠性和局限性进行研究,并通过网络仿真进行分析验证。其次,论文在归纳总结自相似基本概念的基础上,研究了常见自相似业务模型(如ON/OFF、FBM/FGN、FARIMA等)的实现过程,并分析了基于这些模型所产生的自相似流量序列的准确性。第三,对多重分形业务的参数(尺度函数和矩因子)进行估计,检测网络业务多重分形特性。最后,通过对实际数据进行分析及参数估计,实现基于联合多重分形(JMF)模型的业务产生,将由JMF模型产生的业务数据与FGN模型产生的业务数据分别作为OPNET仿真驱动进行网络性能对比仿真。通过对不同业务模型的性能分析及适应性研究表明:对实际业务的参数估计可识别网络业务特性;与FGN模型相比,多重分形模型产生的理论流量与实际测量流量的性能更为接近,其网络仿真结果更为准确,也进一步验证了网络业务的多重分形特性。