针对云计算资源利用率低等问题，构建基于多策略粒子群优化RBF神经网络的云资源预测模型(MPSO-RBF)。采用改进的粒子群算法对RBF神经网络参数进行优化，避免随机初始化参数引起的预测精度低等问题；对于粒子群容易陷入局部最优解等问题，采用动态惯性权重、自适应学习因子和变异粒子位置3种策略对粒子群进行改进，提高算法的寻优能力。基于云计算资源负载数据，将该模型与BP、RBF和PSO-RBF模型进行对比实验，验证了该模型具有良好的性能。
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