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基于长短期记忆的流媒体QoE预测模型

【摘要】 现阶段关于连续性QoE预测模型研究存在着实时性差和精确度不高的问题。针对这些问题，提出L-QoE模型，一种使用长短期记忆（LSTM）网络的基于递归神经网络的QoE预测模型，用于捕获时变QoE中涉及的非线性和复杂时间依赖性。基于公开可用的连续QoE数据库的评估，实验结果表明，L-QoE模型能够有效模拟QoE动态性，得出更精确的预测结果。将所提模型与最近提出的QoE预测模型进行比较，通过对比得出该模型在数据库中突出的性能。

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