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1、西南交通大學(xué)碩士學(xué)位論文混沌預(yù)測(cè)理論及其在VBR視頻業(yè)務(wù)中的應(yīng)用姓名：李恒超申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專(zhuān)業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：張家樹(shù)20040301西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第1l頁(yè)AbstractWiththedevelopmentofchaostheoryandapplicationtechnologystudyanalysisandpredictionofchaotictimeserieshavebecometheemphasi
2、sofchaoticsignalprecessingresearchdomain，andcansolvealotofnonlinearsignalprocessquestionsinengineeringpractice，whicharedifficulttObedonebylinearsignalprocessingmethodsMultimediatra【mchasbecomethechiefsourceofATMnetworkgr
3、aduallywiththedevelopmentofbroadbandnetworkanddigitalcompressiontechnologyandmostofthemaretransmittedthroughvariablebitrate(VBR)modeRecentresearchesindicatethatVBRvideotra伍cnotonlyhasshorttermdependencehutalsohaslong—ter
4、mdependenceConsequentlytraditionalmodelsofvariablebitratevideotra踴caredeficientindepictingvariablebitratevideotramcbutfractalmodelscandoitwellGemerallyselfsimilarbehaviorsoffractalmeantheexistenceofchaos，therebyanalyzing
5、variablebitratevideotrafficthroughchaostheorywillbelikelytorevealintrinsiclaws，whicharenotfoundedbyvtraditionaIanalysismethodResearchworksfoCUSonpredictionmethodsofchaotictimeseriesanditsapplicationinVBRvideotrafficinthi
6、sdissertation，whichmainlyincludeanalysisandlocalpredictionmethodofchaotictimeseries，nonlinearadaptivepredictionofchaotictimeseries，chaoticcharacteristicsanalysisandchaoticpredictionofVBRvideotraf五cThemainresearchfruitsar
7、easfollows：1、Predictioncapabilityandantinoiseperformanceofthreekindsoflocalzero—orderpredictionmethodsareanalysedcompletelyLocalfirst—orderpredictionofchaotictimeseriesbasedonWienersolutionisstudiedDCTdomainlocalquadrati
8、cpolynomialpredictionispresented，andsimulationresultsindicatethatthismethodnotonlycanpredictsomelowdimensionchaotictimeseriesefficientlybutalsoCanbeimplementedsimply2、Basedontheanalysisofpolynomialnonlinearadaptivepredic
9、tionmethodsexistedalreadyaDCTdomainquadraticpredictorforreal—timepredictionof10W—dimensionchaotictimeseriesisproposedThefeasibilityandpredictionperformanceofchaotictimeserieswithneuraladaptivepredictionmethodwithadaptive
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