Abstract-Vi presenterar ett system för flödeshantering med heterogen åtkomstteknik som finns inomhus och i ett campusnätverk som GPRS, 3G och Wi-Fi. Statistiskt lärande används som en nyckel för att optimera en målvariabel, nämligen videokvalitet av erfarenhet (QoE). Först analyserar vi data med hjälp av passiva mätningar för att bestämma förhållandet mellan parametrar och deras påverkan på huvudprestandaindikatorn, video Quality of Experience (QoE). De härledda vikterna används för att utföra förutsägelser i varje diskret tidsintervall i vår konstruerade autonoma kontrollslinga för att känna till ungefär QoE i nästa tidsintervall och utföra en omkoppling till en annan accessteknik om det ger en bättre QoE-nivå. Denna användarperspektivsoptimering är i linje med operatörens och tjänsteleverantörens mål. QoE prestandamodeller för långsamma fordon och fotgängare hastigheter för Wi-Fi och 3G härleds och jämförs.
Dessutom föreslogs en modell som optimerade multimediakvalitet av erfarenhet (QoE) med hjälp av förutsägelse och statistisk inlärning.
Multimedia QoE optimized management using prediction and statistical learning
{'venue': 'IEEE Local Computer Network Conference', 'journal': 'IEEE Local Computer Network Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}