文献类型：期刊文章

作　　者：刘晓颖[1] 戴琼海[2] 刘晓冬[1]

机构地区：[1]清华大学深圳研究生院宽带网多媒体研究中心,广东深圳518055 [2]清华大学自动化系宽带网数字媒体实验室,北京100084

出　　处：《电子学报》

基　　金：国家重点自然科学基金(No.60432030);国家杰出青年科学基金(No.60525111)

年　　份：2006

卷　　号：34

期　　号：5

起止页码：833-836

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20063110043192)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

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.

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  

分 类 号：TP39]