目前4K/8K、VR等高质量内容制作所需的带宽已经超过了电视台内传输视频专用SDI（Serial Digital Interface，串行数字接口）技术的传输带宽能力，采用快速发展的IP技术是适应媒体融合和4K/8K超高清制作播出的必然趋势。“基于SDN交换机的视频净切换系统及其测量方法”项目自主研发了IP视频净切换设备和端到端网络系统，研发的IP视频净切换系统解决了制播全IP化的关键技术难题，提出了基于SDN（软件定义网络）的媒体网络服务质量架构、带宽保障和路由传输理论、时延估计、测量和控制算法，实现了基于SDN交换机的IP视频净切换与调度系统，主客观效果好，相比基于目的端的IP视频净切换方法带宽性能提高一倍。
犯罪分布预测问题对社会稳定有积极影响,在学术界引起了广泛关注。现有的研究方法并不能很好的适用于本文所用的数据集。因此,本文构建了矢量运动模型,并提出了一种名为TPML-WMA(Transition Probability Matrix Learning and Weighted Moving Average)的新算法,利用此算法去学习转移概率矩阵,然后对得到的矩阵做加权移动处理,进而来预测未来的犯罪率分布。本文所用数据集是中国某市2001年到2011年共11年间盗窃案发生的数据集,在此之上本文建立了VM(Vector Motion)模型,提出了TPML-WMA算法对犯罪率进行预测,并讨论了不同初始条件下算法的性能。本文还将所提出的算法与基于最小二乘法的经典线性回归方法进行比较。拟合的结果表明TPML-WMA模型的预测性能较线性回归模型有了很大提升。
