针对在移动网络中，如何进一步提高云媒体服务带宽利用率的问题，提出一种基于预测机制的云媒体网络自适应视频流选择算法。该算法包含可用带宽预测模型和视频流决策模型。在带宽预测模型中，根据带宽评估结果把当前的网络状态划分为三个模式，每个模式对应不同的带宽预测方法，并且不同的模式能够相互转换。在视频流决策模型中，利用预测的可用带宽，结合可伸缩视频编码技术为用户自适应地调整视频质量。根据实验，在不同网络环境下，该方法能够有效地利用带宽，并提高媒体服务质量。
2022-05-06 17:44:20
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随着电力通信网的变化，电力通信网承载业务数据呈指数级增长，对电力通信网的处理能力提出了更高要求。为保障通信网的服务质量，针对目前网络带宽分配不合理现象，提出基于深度置信的电力通信网带宽预测算法，该算法通过由限制玻尔兹曼机构成的深度置信网络获取能够完美表达网络带宽的特征，实现对电力通信网规划阶段带宽的合理预测。实验结果表明，与传统神经网络算法相比，所提算法在预测精度和稳健性方面更具有优势，可以提高电力通信网的承载能力，为电力系统的安全稳定运行提供有力的保障。
2022-04-18 20:47:33
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