本文以在自主开发的网络行为建模环境下所采集的流量信号为研究对象,通过借鉴多个学科领域的研究思路与手段,对网络流量数据,特别是突发性流量数据的动力学特性进行了系统深入的分析与讨论.首先,基于相空间重构理论,研究了重构参数-延迟时间和嵌入维数对重构混沌吸引子的影响以及它们的计算方法,进而实现了四类突发性流量模型的吸引子重构,初步表明网络流量的混沌特性.其次,在重构相空间的基础上,为了进一步刻画分析网络流量动力学系统的时空演化特性,我们分别研究分析了网络流量的宏观和微观的特征量.然后,运用离散小波技术的多分辩率和小波包分析方法,探讨了四类突发性网络流量模型的尺度行为特征.最后,提出了基于混沌同步理论的网络流量特性的研究方法.通过实验研究结果表明,我们给出的网络流量的宏观和微观特征参数以及提出的基于混沌同步的流量的特性识别,能够更为有效的刻画突发性流量的本质特性和内在差异,实现了网络流量数据的非线性动力学特性的定量描述,并为下一步实现网络流量模型的检测、识别和预测提供了理论依据.