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目前服务消费者业务的不断发展,业务逻辑的不断复杂,对云服务组合的可靠性性能需求不断增加。通过对服务组合可靠性进行预测,根据预测结果向服务消费者推荐满足其可靠性需求的组合服务,以提高服务使用质量。基于传统的贝叶斯预测模型提出一种改进贝叶斯预测算法(IDLM)。通过采用指数加权回归方法对算法中的状态误差方差项进行估算,有效解决了传统贝叶斯模型中状态误差方差参数确定困难等问题,并且具有较高的预测效率和预测准确性。实验结果表明,改进的贝叶斯预测算法(IDLM)较其他传统的时间序列预测算法具有较高的准确性。