一种基于分级流量预测的多端视频展示自适应方法

本发明公开了一种基于分级流量预测的多端视频展示自适应方法，包括如下步骤：通过构建多维特征采集模块，实时获取网络流量、用户行为及设备状态信息，生成包含流量、交互及性能特征的动态特征矩阵；利用深度学习模型对特征矩阵进行处理，生成并动态调整网络流量分级预测结果；基于预测结果及设备性能参数，制定优化的视频内容分配策略，协调多终端资源分配；通过用户行为分析和网络状态监测，生成自适应视频展示控制策略，实现视频分辨率、帧率和播放逻辑的动态适配，构建全链路协同优化模块，协调终端、网络和应用层资源分配，优化视频传输和展示策略，结合网络流量预测及多终端交互需求，生成动态视频布局及内容切换策略。