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为准确并多步预测 Web 服务的服务质量(quality of service,简称 QoS),方便用户选择更好的 Web 服务,提出了一种基于多元时间序列的 QoS 预测方法 MulA-LMRBF(multiple step forecasting with advertisement-levenbergmarquardt radial basis function).充分考虑多个 QoS 属性序列之间的关联,采用平均位移法(average dimension,简称AD)确定相空间重构的嵌入维数和延迟时