本发明公开了一种基于分布式聚类的网络流量时间序列预测方法。该方法基于聚类的时序预测方法融合了分布式聚类算法和自回归模型，通过对时序数据进行分片处理获得时间片元组，并将时间片元组使用分布式K?平均算法(k?means)聚类算法进行分布式聚类处理，对聚类结果中的每个簇进行正态分布拟合而获得了正态分布N(μ,σ2)，μ即是初步预测值。预测阶段中，将待预测的时序数据进行预处理获得待预测的时间片前缀元组，分布式地计算距离最近的簇对应的初步预测值，结合自回归模型(Autoregressivemodel)对初步预测值进行修正而获得更加精确的最终预测值。