用于可变比特率视频通信量预测的自适应训练及删剪算法  

Adaptive training and pruning algorithm for variable bit rate video traffic prediction

作　　者：熊涛[1] 常胜江[1] 申金媛[1] 张延炘[1] 

机构地区：[1]南开大学现代光学研究所,光电信息技术科学教育部重点实验室,天津300071

出　　处：《物理学报》2005年第4期1931-1936,共6页Acta Physica Sinica

基　　金：天津市自然科学基金重点项目 (批准号 :0 2 3 80 0 811);国家自然科学基金 (批准号 :60 2 770 2 2 ;60 4770 0 9);教育部博士点基金 (批准号 :2 0 0 3 0 0 5 5 0 2 2 );南开大学科技创新基金资助的课题~~

摘　　要：提出一种自适应神经网络模型对可变比特率视频通信量进行非线性自适应预测 ,并采用基于递归最小方差的自适应学习及删剪算法对抽头延迟神经网络进行训练和结构优化 .仿真实验表明 ,该模型能够实现对复杂视频通信量序列的高精度预测 ,满足实时快速的预测要求 .An adaptive training and pruning algorithm for variable bit rate(VBR) video traffic prediction is proposed in this paper. By simulation and comparison, the adaptive neural network model proposed in this paper is shown to be promising and practically feasible in obtaining the best adaptive prediction of real-time VBR video traffic.

关 键 词：视频通信量预测 神经网络 递归最小方差 删剪算法 自适应学习 

分 类 号：TN919.8[电子电信—通信与信息系统]