吴玉峰
- 作品数：1 被引量：5H指数：1
- 供职机构：南京大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于BP神经网络QoS到QoE映射模型被引量：5
- 2016年
- 随着互联网的发展,基于语音和视频的网络应用服务层出不穷,人们开始不仅仅满足于知道网络QoS参数,更加关注网络服务的好坏,即QoE评价指标。目前常用的视频QoE评价的方法是基于图像评价的算法如PSNR算法、VQM评价算法等。这些算法需要原始视频图像进行对比,较为复杂,实时性差。本文研究了一种基于BP神经网络的QoS到流媒体QoE映射模型,使用抖动和丢包两个网络QoS参数作为输入层神经元,基于VQM算法的QoE评价值作为输出层神经元。使用若干组QoS和QoE数据训练该BP神经网络,分别使用单隐含层BP神经网络和多隐含层BP神经网络进行效果对比,之后使用该神经网络和QoS参数对QoE评价值进行预测,并与QoE实际值比较验证。得到基于BP神经网络的QoS到QoE的映射模型。该模型较为简单,拟合度高,RMS误差较小。
- 吴玉峰李建阮雅端陈启美
