%0 Journal Article
%T 用神经网络实现VBR视频通信量的在线预测
%A 苏晓星
%A 常胜江
%A 熊涛
%A 郜洪云
%A 申金媛
%A 张延炘
%J 电子学报
%P 1163-1167
%D 2005
%X VBR(VaribleBitRate)视频信号具有时变性、非线性和突发性等特点,实现该信号通信量的高精度预测难度较大.针对以上问题,本文提出了一种用于VBR视频通信量预测的自适应神经网络模型,网络训练采用离线与在线相结合的方式,同时通过删除不重要的权重,以优化网络的拓扑结构,提高网络的推广能力,降低网络在线学习的计算复杂度;对VBR视频通信量预测的模拟结果表明该模型具有高的预测精度,并能满足通信系统对预测实时性的要求.
%K 视频通信
%K 时延神经网络
%K 广义卡尔曼滤波
%K 递归最小方差
%U http://www.ejournal.org.cn/CN/abstract/abstract4426.shtml