本文選題：網(wǎng)絡(luò)視頻 + 網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量(QoS)　； 參考：《計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)》2017年01期

【摘要】：為有效感知網(wǎng)絡(luò)視頻末端受眾體驗(yàn)質(zhì)量,提出一種利用網(wǎng)絡(luò)層QoS指標(biāo)數(shù)據(jù)在線實(shí)時(shí)評(píng)估網(wǎng)絡(luò)視頻QoE的方法�；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分別使用變學(xué)習(xí)率梯度下降和彈性BP兩種算法,建立關(guān)系映射模型。在搭建仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境,模擬視頻服務(wù)端到端傳輸過(guò)程和網(wǎng)絡(luò)損傷,獲取QoS與QoE指標(biāo)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,進(jìn)行模型誤差分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,映射模型所得到的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),與目標(biāo)數(shù)據(jù)分布特征規(guī)律基本吻合,精確度滿(mǎn)足預(yù)期要求。
[Abstract]:In order to effectively perceive the experience quality of network video terminal audience, a method of on-line real-time evaluation of network video QoE using network layer QoS index data is proposed. Based on BP neural network, the relationship mapping model is established by using variable learning rate gradient descent algorithm and elastic BP algorithm respectively. On the basis of setting up the simulation experiment environment, simulating the video service end-to-end transmission process and network damage, and obtaining the index data of QoS and QoE, the model error analysis is carried out. The experimental results show that the predicted data obtained by the mapping model can be obtained. It is consistent with the distribution characteristics of the target data, and the accuracy meets the expected requirements.
【作者單位】： 清華大學(xué)電子工程系;
【基金】：國(guó)家863高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃基金項(xiàng)目(2015AA020101)
【分類(lèi)號(hào)】：TP183;TN919.8

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本文編號(hào)：1934773