摘要
本发明公开了一种基于AI的多媒体系统集成智能调优方法,包括以下步骤:S1:对用户历史行为数据进行收集与分析,提取用户的兴趣偏好;S2:构建用户行为预测模块,生成用户行为预测模型,通过交叉验证和测试数据集对模型进行验证;S3:在多媒体系统中实时监测用户的网络带宽情况,使用时间序列预测模型对未来带宽状况进行预测;S4:建立包含不同编码参数配置的库,根据实时带宽监测结果和带宽预测,智能选择最优的编码参数配置,动态调整视频和音频的编码参数;S5:预测用户的未来内容需求,制定内容预加载策略,优化缓存管理机制;S6:对系统集成,集成后不断优化调优算法和模型。本发明显著提升了用户观看体验。
技术关键词
调优方法
时间序列预测模型
多媒体系统
参数
编码
调优算法
指标
生成用户
机器学习算法
动态
ARIMA模型
优化预测模型
策略
深度学习算法
深度学习模型
生成机制
数据
系统日志
因子
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激光测量方法
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无人机应急
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编码规则