如今,因特网的迅速发展和以博客、微博等为代表的在线媒体的爆炸式增长使得大量的在线话题在网络中快速传播。这些在线话题传播极快,不仅能够引起大量用户的广泛关注,而且对社会的稳定具有很大的影响。因而,如何预测这些在线话题的传播趋势已经成为一个越来越重要的问题。但是,话题传播的过程会受到诸如网络环境、网络结构等一些不确定因素的影响,因此对网络舆情传播趋势的准确预测是一个非常具有挑战性的工作。本文对网络舆情传播过程及其表现出的时序特征进行分析,在此基础上提出了一种网络舆情传播趋势单步自适应预测模型。该模型主要由混沌预测以及自适应调整这两部分组成。该模型利用一种改进的混沌预测方法和一种自适应的调整策略来对网络舆情传播趋势进行预测。仿真实验证明,该单步自适应预测模型在对网络舆情传播趋势的预测上表现较好。同时,相对于指数平滑等其他模型,该模型具有数据集较小、参数较少、适用性广泛以及预测精度较高等优点。本文还提出了一种网络舆情传播趋势多步自适应预测模型。该模型建立在上述的单步自适应预测模型的基础上,结合单步预测模型的预测结果以及多级推演策略来对网络舆情传播趋势进行多步预测。仿真实验结果显示,该模型对网络舆情传播趋势的多步预测结果能够较好的拟合网络舆情传播趋势的真实值。