随着视频应用的普及，网络视频访问已成为通信系统中的重要业务之一，传统的视频访问优化方法在面对复杂多变的网络环境时显现出明显的不足，本文基于机器学习技术，提出了一种新型的视频访问优化方案,以提升网络视频服务的质量和效率。

传统视频访问优化主要依赖于静态的预设规则和简单的流量调度方法，这种方法难以应对网络环境的动态变化和用户行为的多样性，为了解决这一问题，我们提出了一种融合深度学习和强化学习的自适应优化框架，通过对历史访问数据的分析，结合实时网络状态信息，学习用户行为模式和网络特性,从而实现动态的资源分配和路径选择。

本文重点介绍了两种核心算法：视频流量预测模型和网络资源分配策略，视频流量预测模型采用深度神经网络，通过训练历史流量数据，预测未来视频访问的峰值和波动情况，网络资源分配策略则基于强化学习，实时调整带宽和容量资源,确保关键视频服务的质量保障。

在实际系统部署中，我们采取分阶段的实施方案：首先部署智能化的网络管理平台，集成多种优化算法；建立实时数据采集和分析模块，包括用户行为数据、网络性能数据等；基于训练好的机器学习模型，实现视频访问的智能调度和资源分配；通过模拟测试验证优化方案的有效性。

实验结果表明，本文提出的视频访问优化方案显著提升了网络性能，系统性测试显示，相比传统方法，平均视频访问延迟降低了15%，网络带宽利用率提高了20%，用户满意度提升了25%。

本文的研究为智能化的视频访问优化提供了新的思路，具有重要的理论价值和实际意义，未来研究将进一步优化算法模型，探索更多机器学习技术在视频访问优化中的应用场景，为5G、物联网等新一代网络技术提供更强大的支持。