在现阶段,人们工作和生活的信息化程度越来越高,同时,网络安全问题也日益突出。为了能够及时准确的把握网络安全的状况,网络态势预测成为学者和相关工作者们研究的热点。近些年,研究者们经过广泛的实践和探索,研究出了各种各样的网络态势预测方法。无论是什么方法,他们都是为了同一目标,即更加精确及时的预测网络安全的态势。本文在仔细研究了网络安全态势预测的相关理论及已有技术的基础上,提出了一种基于粒子群优化支持向量机的网络安全态势预测模型。主要工作如下：(1)对近三年的国内网络安全事件进行了统计,详细分析了国内的网络安全态势现状。根据境内的实际网络情况探索了新的数据样本,丰富了网络态势的影响因素,建立了自己的数据样本库。(2)把粒子群优化算法运用到支持向量机回归的参数选择过程中,根据数据样本库的特点构建了预测模型和框架,提高了预测的性能和准确率。(3)通过大量的实验分析对比了多种预测模型,验证了该预测模型的精确性和性能。本文建立了新的数据样本库,丰富了网络态势的影响因素,提高了网络态势预测的准确率和速度。实验表明,该模型能够客观、准确、及时的预测网络安全的基本态势。