智能集成VBR MPEG视频流量预测模型

• 作者: 刘晓冬 刘晓颖 戴琼海
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 可变比特视频流 视频流量 模糊神经网络 智能集成 预测模型
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 833-836
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 字数: 2967字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2006.05.013

摘要

作为数字媒体网络视频通信的主要方式,VBR MPEG视频流量的预测能力是直接关系缓冲区设计、动态带宽分配及拥塞控制等提高网络服务质量的关键因素.因此针对MPEG视频流的复杂特性,充分利用人工智能方法的优势,提出并建立了基于模糊神经网络的智能集成VBR MPEG 视频流量预测模型.采用模糊预测模型提高预测精度,利用神经网络解决预测的实时性问题.实验结果表明,与标准AR预测模型相比,该模型预测的准确度和可靠性显著提高,且算法简单易于推广到其他方法中使用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴琼海	清华大学自动化系宽带网数字媒体实验室	106	1343	16.0	34.0
2	刘晓冬	清华大学深圳研究生院宽带网多媒体研究中心	10	209	4.0	10.0
3	刘晓颖	清华大学深圳研究生院宽带网多媒体研究中心	3	11	2.0	3.0