一种基于模糊神经网络的VBR MPEG视频流量预测模型  

VBR MPEG Video Traffic Prediction Modeling Based on Fuzzy Neural Network

作　　者：刘晓颖[1] 刘晓冬[1] 戴琼海[1] 林孝康[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

出　　处：《小型微型计算机系统》2006年第4期766-768,共3页Journal of Chinese Computer Systems

基　　金：国家自然科学基金项目(60432030)资助

摘　　要：针对VBR MPEG视频流的复杂特性,充分利用人工智能方法的优势,提出了一种基于模糊神经网络的视频流量预测模型,利用模糊逻辑模型达到减少预测误差的目的,采用神经网络满足网络通信的实时性要求.实验结果表明,该模型比传统AR模型显著提高了预测的准确度和可靠性.A novel video traffic prediction model is proposed for VBR MPEG videos, based on fuzzy and neural network. The prediction error and computation are reduced by fuzzy logic model and neural network. Simultion results show that the proposed method is able to predict the original traffic more accurately and reliably than the conventional AR method.

关 键 词：VBR MPEG 视频流量 模糊神经网络 智能预测模型 

分 类 号：TP393.0[自动化与计算机技术—计算机应用技术]