[发明专利]一种流媒体业务速率预测方法及装置

摘要

本发明公开了一种流媒体业务速率预测方法及装置，在本案中，可获取当前时刻的前一数据采样时间段的业务速率影响数据，并将获取到的业务速率影响数据输入设定的最小二乘支持向量机LS‑SVM速率预测模型中，得到当前时刻的下一数据采样时间段的业务预测速率，以根据所述业务预测速率生成相应的流媒体数据；其中，所述LS‑SVM速率预测模型是根据设定的LS‑SVM速率预测算法，对当前时刻的前一设定时间段内的多组样本数据进行训练得到的，从而提高了业务速率预测的准确性，使得生成的流媒体的码率能够与当前网络速率更为精确地匹配，避免了视频卡顿或网络带宽浪费等问题。

主权项

1.一种流媒体业务速率预测方法，其特征在于，包括：获取当前时刻的前一数据采样时间段的业务速率影响数据；将获取到的业务速率影响数据输入设定的最小二乘支持向量机LS‑SVM速率预测模型中，得到当前时刻的下一数据采样时间段的业务预测速率，以根据所述业务预测速率生成相应的流媒体数据；其中，所述LS‑SVM速率预测模型是根据设定的LS‑SVM速率预测算法，对当前时刻的前一设定时间段内的多组样本数据进行训练得到的，其中，每一组样本数据包括第一数据采样时间段的实际业务速率，以及，第二数据采样时间段的业务速率影响数据，所述第一数据采样时间段为当前时刻的前一设定时间段内的任一数据采样时间段，所述第二数据采样时间段为所述第一数据采样时间段的前一相邻时间段；所述业务速率影响数据包括：业务数据传输成功率、业务数据重传率、业务数据乱序率、业务掉线次数以及业务平均速率；所述业务掉线次数为每一数据采样时间段内统计到的以下三种次数的总和：未出现用于表示业务连接正常结束的结束连接标识FIN，但出现了下行重启标识RST的次数；出现下行RST之后，又出现FIN的次数；以及，未出现任何结束连接标识的次数。