随着无线通信技术的不断快速发展,异构网络的融合成为未来无线网络发展的趋势,不同的接入技术给用户带来了丰富多彩的业务体验和更快的数据传输速度。由于不同的接入网络有不同的特点,有些网络覆盖范围广、有的网络实时性高、有的网络数据传输速率快等等,这些网络不同的特性具有良好的互补性。然而,正因为无线接入网络的多样化以及彼此的不兼容,使得移动用户和运营商面临着很多问题。无线异构网络系统的融合十分复杂,其核心在于对异构网络的无线资源进行联合管理,而要实现无线资源的联合管理,必须解决如频谱共享、联合接纳控制、网络选择及负载均衡等许多关键技术。负载均衡技术能够解决异构无线网络业务分布不均,从而提高系统的容量、平衡业务负载,有效提高异构网络无线资源利用率。目前,已有很多研究异构网络下负载均衡的算法,然而这些算法大多利用网络当前负载值作为网络选择的准则,不能够很好的降低频繁的均衡切换次数,同时也不能减少触发负载均衡算法的次数,减少系统资源的浪费。针对上述问题,为避免由于网络负载抖动而造成的频繁网络选择,本文为无线异构网络提出了一种预测网络未来负载的自适应负载均衡算法。通过马尔科夫链预测网络下一时刻负载处于状态空间的概率,将预测到的概率通过负载趋势函数映射为趋势值,利用趋势值进行网络选择和自适应触发门限的调整。仿真结果表明,预测未来负载的均衡算法可以有效降低接入阻塞率及均衡切换的次数。