一种基于SVC的P2P流媒体不等时长分片及调度方法

    公开(公告)号:CN107135215B

    公开(公告)日:2020-08-11

    申请号:CN201710290900.8

    申请日:2017-04-28

    摘要: 本发明的基于SVC的P2P流媒体不等时长分片方法,包括:a).SVC视频数据分层及求取每层的数据量大小;b).求基础层分片中GOP数量;c).求其余层分片中GOP数量;d).对各个分层进行分片;e).二次分片;f).分片信息的存放。本发明引入2的指数函数对SVC视频的增强层进行等时间长度分片,实现了各层在时间上的整体同步,把数据量大小比基础层大的增强层的分片时间长度限制在基础层的[1/2,1]内,减少了P2P系统中数据量较大的增强层调度的复杂性;对个别数据量较大的分片进行一分为二的二次分片,增强了P2P网络系统中数据传输的稳定性,是一种行之有效的基于SVC的P2P流媒体不等时长分片及调度方法。

    一种基于SVC的P2P流媒体不等时长分片及调度方法

    公开(公告)号:CN107135215A

    公开(公告)日:2017-09-05

    申请号:CN201710290900.8

    申请日:2017-04-28

    摘要: 本发明的基于SVC的P2P流媒体不等时长分片方法,包括:a).SVC视频数据分层及求取每层的数据量大小;b).求基础层分片中GOP数量;c).求其余层分片中GOP数量;d).对各个分层进行分片;e).二次分片;f).分片信息的存放。本发明引入2的指数函数对SVC视频的增强层进行等时间长度分片,实现了各层在时间上的整体同步,把数据量大小比基础层大的增强层的分片时间长度限制在基础层的[1/2,1]内,减少了P2P系统中数据量较大的增强层调度的复杂性;对个别数据量较大的分片进行一分为二的二次分片,增强了P2P网络系统中数据传输的稳定性,是一种行之有效的基于SVC的P2P流媒体不等时长分片及调度方法。

    一种城市道路交通状况组合预测方法

    公开(公告)号:CN106548625A

    公开(公告)日:2017-03-29

    申请号:CN201611114072.4

    申请日:2016-12-07

    IPC分类号: G08G1/01

    摘要: 本发明公开了一种城市道路交通状况组合预测方法。本发明首先采用最大最小方法估算当前时刻交通状况序列和邻近同周日同时刻的交通状况序列之间交通流量和平均速度的周相似度,如果周相似度在可接受范围,则利用周相似度推算下一时刻的交通流量和平均速度;如果周相似度不在可接受范围,则采用基于分形理论的预测算法计算预测时刻的交通流量和平均速度;最后,采用相对评价法估算当前路段预测时刻的交通拥堵指数。本发明中分形维数的算法以结构函数法为基础,考虑了以预测时刻为基准的不同时间间隔的交通状况情况,并以特殊加权系数进行了修复。本发明具有计算量弹性大、预测精度高、输出的交通状况数据全面的优点。

    一种基于状态模式的短时交通流预测方法

    公开(公告)号:CN105118294B

    公开(公告)日:2017-03-29

    申请号:CN201510617576.7

    申请日:2015-09-25

    IPC分类号: G08G1/01 G08G1/065

    摘要: 本发明的基于状态模式的短时交通流预测方法,包括:a).建立历史标准样本库;b).获取交通流量状态向量M(t)=[q(t-l+1),q(t-l+2),…,q(t)];c).获取交通流量状态模式向量Md(t)=[r(t-l+1),r(t-l+2),…,r(t-1)];d).利用欧氏距离计算方法求取当前点与历史标准样本库中点的状态模式相似度;e).获取筛选集合A={q(t1),q(t2),…,q(tn)};f).集合A的进一步筛选,得到筛选后的点的集合B;g).获取交通流量的预测结果。本发明的交通流预测方法,提高了短时交通流预测的准确性与实时性,是一种行之有效的短时交通流预测方法,其预测结果可以为交通管理部门进行交通诱导与控制服务提供依据。

    一种城市道路交通状况组合预测方法

    公开(公告)号:CN106548625B

    公开(公告)日:2019-02-26

    申请号:CN201611114072.4

    申请日:2016-12-07

    IPC分类号: G08G1/01

    摘要: 本发明公开了一种城市道路交通状况组合预测方法。本发明首先采用最大最小方法估算当前时刻交通状况序列和邻近同周日同时刻的交通状况序列之间交通流量和平均速度的周相似度,如果周相似度在可接受范围,则利用周相似度推算下一时刻的交通流量和平均速度;如果周相似度不在可接受范围,则采用基于分形理论的预测算法计算预测时刻的交通流量和平均速度;最后,采用相对评价法估算当前路段预测时刻的交通拥堵指数。本发明中分形维数的算法以结构函数法为基础,考虑了以预测时刻为基准的不同时间间隔的交通状况情况,并以特殊加权系数进行了修复。本发明具有计算量弹性大、预测精度高、输出的交通状况数据全面的优点。

    一种高架快速路多匝道协调控制系统及控制方法

    公开(公告)号:CN108109398A

    公开(公告)日:2018-06-01

    申请号:CN201711457761.X

    申请日:2017-12-28

    IPC分类号: G08G1/07

    摘要: 本发明属于智能交通控制技术领域,特别涉及一种城市快速路多匝道协调控制系统及控制方法,包括设备布设、控制诱导策略和软件分析,根据主线动态交通瓶颈处的通行能力条件和交通流量守恒原理,采取局部与协调结合的方法生成调节率。通过多匝道协调控制方案的实施可以起到平衡各入口匝道交通需求、降低主线短途出行比例的作用,最终实现增加快速路网通行效率的作用。

    一种基于三层K近邻的短时交通流预测方法

    公开(公告)号:CN105336163B

    公开(公告)日:2017-09-26

    申请号:CN201510702085.2

    申请日:2015-10-26

    IPC分类号: G08G1/01 G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种基于三层K近邻的短时交通流预测方法。包括如下步骤:(1)基于固定时间间隔统计交通流量并建立历史样本数据库;(2)分别采用相似离度和相关系数评价当前点和历史数据库中点的形状相似度,并进行点的第一层筛选;(3)根据命中率及形似距离对第一层筛选出的点进行综合评价,并进行点的第二层筛选;(4)用欧氏距离法评价当前点和第二层筛选出的点的匹配距离,并采用各最近邻点平移到当前点后相应下一时刻交通流量的组合形状相似距离倒数的加权平均值输出预测结果。本发明采用了两层形状相似性匹配功能,考虑了最近邻点和当前点之间的形状匹配距离,提高了短时交通流预测的准确性与实时性。