最近的研究使人们对网络流量的认识发生了显著的变化，数据流并不像人们想象的那么平稳，而是具有很强的突发性。在高速网络中对数据流量的大量研究表明：传统的短相关模型已经很难适应当前通信网的发展，而自相似模型由于它具有长相关性和方差慢衰减特性，在此模型上得出的仿真结果与实际结果比较接近，符合当前数据通信的统计特性，因此能够描述自相似性的流量模型得到了深入的发展。 自相似性是真实网络业务的重要特性，它给网络的性能带来一些以前估计不到的影响，它能准确给出网络中业务流量的排队性能和延迟，较之短相关性，更能准确地给出排队分析，尤其在网络处于重载时，这对实际网络设计很有帮助，并且在以后的通信研究中会发挥更重要的作用。 基于上述原因，论文首先比较详细地介绍了自相似过程的基本概念以及理论上的证明；其次，讨论了网络自相似流量的特性及其相关模型，并总结了自相似流量的相关结构在流量预报中的应用；最主要的是，论文首次总结了自相似过程在CDPD网络、CERNET网络、TELNET客户端以及中国移动GPRS网络中的各种应用，从而说明了业务流具有本质上的自相似特性，深入了解它，对于分析与改善网络性能是十分重要的。