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技术应用中国宽带▪2024年11月

面向多媒体教室的AI驱动智能流媒体调度策略研究

■李钊

信息技术不断革新，多媒体环境成为现代信息交流与传播的重要平台。在各类会议、讲座、培训等多元

【摘要】

化场景中，多媒体教室是信息展示的核心场所，承载大量并发流媒体请求处理任务，如高清视频、实时音频以及互动

数据等。但传统流媒体调度方法依赖静态规则，难以有效应对动态变化的网络环境。为解决这一问题，本文深入探讨

基于人工智能（AI）技术的智能流媒体调度策略。结合AI算法，实现对网络流量、用户行为等数据的智能预测，动态

调整流媒体服务器的资源分配。

多媒体教室；AI技术；智能流媒体调度；网络流量预测

【关键词】

DOI：10.20167/j.cnki.ISSN1673-7911.2024.11.53

0引言典型工作日，将当天的网络流量、用户请求数和内容播

传统流媒体调度方法已力不从心，简单负载均衡算放时长作为输入，使用LSTM模型预测。预测结果显示，

法难以适应动态变化的网络环境需求，导致流媒体传输LSTM模型对网络流量的预测准确率达到92%。例如，

效率低下，用户体验不佳。采用AI技术，实现智能流媒实际网络流量为58Mbps时，预测值为53Mbps，误差仅

体调度，对网络流量、用户行为等数据实时预测，为调为5Mbps。用户请求数预测准确率达到90%，例如，实

度决策提供科学依据。际用户请求数为1200次时，预测值为1080次，误差为

实现流媒体服务器的资源动态分配、智能路由选择120次。对内容播放时长的预测准确率达到88%，例如，

等功能，从而大幅提升流媒体传输效率。本文设计AI驱实际内容播放时长为3600分钟时，预测值为3168分钟，

动智能流媒体调度策略的具体方案，如数据采集与预处误差为432分钟。

理、模型训练与优化以及调度策略实施等关键步骤，为1.2动态调度策略

多媒体环境优化提供理想数据。根据实时数据分析和预测模型结果，动态调整网络

1AI在流媒体调度中的应用带宽分配。例如，某日上午第一节课中，预测模型显示

1.1预测模型构建网络流量将大幅增加，有多个班级同时在线教学。提前

从多媒体教室的网络日志中收集了过去一个月的数增加网络带宽，从原有100Mbps调整到150Mbps。实际

据，如用户访问记录、网络流量数据、内容播放时长等。结果显示网络流量达到峰值140Mbps时，服务依然保持

记录每日不同时间段的网络流量（以Mbps为单位）、用稳定，未出现网络拥堵现象。根据用户请求数的预测结

户请求数（以次数为单位）、内容播放时长（以分钟为果，动态分配服务器资源。当日下午，预测模型显示用

单位）。对收集到的数据清洗去除异常值，对数据完成户请求数将大幅增加，有学生需要观看录播课程。提前

归一化处理，将不同量纲的数据转换到同一量级，便于增加服务器处理能力，增加虚拟机或容器应对请求高峰。

模型训练。将数据划分为训练集，训练集用于模型训练，当用户请求数达到峰值2000次/分钟时，服务器的响应

测试集用于模型验证。经过比较分析，选择长短期记忆时间依然保持在2s以内。根据内容播放时长的预测结果，

网络（LSTM）作为预测模型。LSTM适用于处理和预优化内容缓存策略。当日晚上，预测模型显