随着通信与网络技术的发展和普及,网络流媒体视频业务流量急剧增加。为了更好的控制和管理网络视频流,保障网络视频服务质量(Quality of Service,QoS)和用户体验质量(Quality of Experience,QoE),对QoS参数进行有效的建模是非常有必要的。本文基于实际网络视频流数据和ITU-T P.1201/Amt2标准下平均意见分MOS(Mean Opinion Score)计算模型,深入分析了视频业务延时抖动、视频码率两个网络层QoS参数关于MOS值的概率密度函数PDF(Probability Density Function),以及三者之间的统计关联。结合视频业务的MOS值PDF,研究建立了MOS值关于延时抖动和视频码率的统计模型。与现有的同类方法相比,该模型能够为业务提供商和网络运营商,在给定的用户QoE约束条件下,提供较为准确的QoS参数设定参考意见,因而具有良好的应用前景。本文的主要研究工作如下:首先,介绍了视频体验质量QoE的相关概念,并给出了目前视频QoE模型的两大类,主观质量评估和客观质量评估的部分现有模型,阐述了部分模型的原理概念以及优缺点等。然后,详细介绍了ITU-T P.1201/Amt2标准下的视频QoE评价模型,并根据这个模型,通过模拟视频播放算法,统计分析初始缓冲时间、中断次数、中断时长和视频码率等参数,计算出MOS值。接着研究了标清、高清、超清三种分辨率在线视频流的延时抖动和视频码率在各个MOS值区间内的概率密度分布情况。最后,针对三种分辨率的视频流,建立了QoS参数与MOS值之间的统计关联,基于统计分析手段的情况下,通过给定的MOS值可以较准确地得到QoS参数组合(延时抖动、视频码率)值的范围,并以此作为合理调配网络资源和满足用户体验质量的优化依据。