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.
出处
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
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~~
