VBR视频通信量预测的神经网络方法研究

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该文对神经网络方法在可变比特率(VBR:Variable Bit Rate)视频通信量预测中的应用进行了研究,主要内容如下:1.对VBR视频通信量预测的研究方法和进展进行了综述,重点是神经网络方法.基于这些神经网络方法的成功应用,作者得出了一条结论:用相同压缩算法产生的VBR通信量,在经归一化处理后,将具有相同的时间序列模型.该文采用的梯度径向基函数(GRBF:Gradient Radient Basis Function)模型,以及提出的基于自适应滤波的抽头延迟神经网络TDNN(Tapped Delay Neural Network)模型都是基于这个结论.2.提出把GRBF模型应用于VBR视频通信量预测中,由于采用差分输入,能消除局部平均值变化对预测精度的影响,同常用的基于最小均方差(LMS)的线性模型和静态TDNN模型相比,其预测精度得到明显提高.3.提出基于自适应滤波TDNN预测模型并应用于VBR视频通信量的预测中,该网络训练分为离线学习和在线二次学习两个阶段:离线阶段,神经网络的训练采用基于卡尔曼滤波的训练及删剪算法,通过删除隐层神经元,得到一个结构紧凑的网络拓扑结构,作为下一步在线预测与权重更新的先验知识;在线阶段采用递归最小方差(RLS:Recursive Least Square)算法进行预测与权重更新,以离线阶段得到的权重矢量与协方差矩阵为迭代起点.VBR视频通信量预测的仿真结果表明,同已有的预测方法相比,该模型的预测精度得到明显提高.通过比较可以发现,该模型是对VBR视频通信量预测所期望的精确性与实时性的一个很好的折中.
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