无线网络视频是对带宽要求高,实时性强,容易出现网络拥塞或者质量不能满足用户要求等问题,但用户并不关注网络的具体情况,在意的是业务的实用性、舒适度等主观感受,因此在评估网络质量时,需要考虑终端用户对业务质量的主观感受,而不仅仅是网络质量。视频评估需要综合考虑影响视频的各类因素,由于影响因素数量很大,如果全部选取虽然全面,但是不实际也没这样的必要,反而会导致评估效率低,因此需要最重要的一些因素。本论文中主要分析三类影响因素：视频属性、网络参数和终端性能参数。但目前还较少深入研究三者的关系,以及三者对视频质量的共同作用。因此有必要在评估视频QoE时综合分析它们对视频质量的影响。本文首先提出无线网络视频点播业务的评估方法,文中的质量评估方案包括了使用神经网络的拟合方法来分析视频属性、网络参数对视频质量-SSIM(structural similarity)的关系,以及在此基础上又运用神经网络的分类方法分析视频属性、网络参数、终端因素和视频质量-MOS (Mean of Score)的关系。SSIM值是连续的,并且能映射成相应的MOS值,所以采用拟合的方法,通过大量样本数据可以得出多种指标和视频质量之间的关系,并利用评估模型评估待评估的视频质量。但SSIM映射成的MOS值是更加直接地代表视频质量QoE,用MOS值直接评估更具有说服力。但SSIM值映射得到的MOS值是离散的,需要用神经网络分类算法的方法。在视频质量评估系统的基础上,调整视频发送比特率SBR,目的是充分利用网络资源,以达到优化视频质量QoE。在调整过程中充分考虑了当前的网络状况以及视频当前质量QoE的情况,通过这两个因素来调整视频发送速率。因为当MOS值较小的情况时,通过增大视频发送速率可以较明显的改善视频QoE；相反,如果MOS已经很大时,再增大视频发送速率带来的QoE提高并不明显,还有可能使网络拥塞而降低视频质量。带宽的原理也是类似。视频服务器自动调整视频发送速率,以期望达到优化视频质量的目的。