随着计算机技术、网络通信技术的迅速发展,教学资源的信息化、网络化成为可能和必然发展方向。服务器的负载均衡是可靠、高效数据访问的基本保证,特别是具有较高负载的教学资源服务器的均衡研究显得尤为重要。本文分析归纳了P2P网络教学信息的基本特征,运用时间序列分析方法,建立了服务器负载参数模型,并利用ARMA模型,实现了基于ARMA模型的系统负载时间序列预测算法。为了更精确预测系统负载状态,弥补时间序列分析法的不足,利用ARMA模型的特征参数和BP神经网络分类方面的优势,将两者结合,设计了基于BP神经网络的系统负载预测方法,并基于ARMA模型预测结果和BP神经网络预测结果,设计了负载均衡调度策略。设计了基于P2P技术的教学资源管理原型系统,并在此基础上验证了文中给出的负载均衡调度策略的调度性能。验证结果表明,利用本文设计的均衡调度策略能显著降低各服务器上的最大负载,均衡各服务器的负载,有效抑制了因系统过载而导致的系统瘫痪。