基于BP神经网络的网络视频QoE评估

发布时间：2018-05-25 21:50

  本文选题：网络视频 + 网络服务质量(QoS)　； 参考：《计算机工程与设计》2017年01期

【摘要】：为有效感知网络视频末端受众体验质量,提出一种利用网络层QoS指标数据在线实时评估网络视频QoE的方法。基于BP神经网络,分别使用变学习率梯度下降和弹性BP两种算法,建立关系映射模型。在搭建仿真实验环境,模拟视频服务端到端传输过程和网络损伤,获取QoS与QoE指标数据的基础上,进行模型误差分析,实验结果表明,映射模型所得到的预测数据,与目标数据分布特征规律基本吻合,精确度满足预期要求。
[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.
【作者单位】： 清华大学电子工程系;
【基金】：国家863高技术研究发展计划基金项目(2015AA020101)
【分类号】：TP183;TN919.8

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