互联网的端到端延时的概念是指IP数据包从离开源点沿着互联网中一条确定的路径传输到目的节点经历的时间。随着互联网的不断发展，网络中各式各样的新型服务业务不断涌现，人们对网络资源的需求也越来越大，网络中分布式服务系统的性能随之变低。延迟作为一个重要的网络质量的判定标准，对网络性能带来巨大的影响。由于网络规模的不断增大，对网络中所有节点直接进行网络延时测量会带来巨大的带宽消耗和严重的网络堵塞，加上网络中的节点具有高度动态性，不可达性的特性，所以很难直接测量很难进行。现今已经有许多研究者提出了网络延时预测技术。　　本文提出了一个全新的基于地理位置和时间序列的延时预测方法概念。我们以全球性云平台PlanetLab[1]为实验数据采集平台，研究全球范围内端到端的网络延时预测方法，包括全球范围内端到端网络距离和带宽数据采集，基于地理位置和时间序列的网络距离和带宽预测方法研究，为当前互联网系统中的覆盖网路由、应用层组播、最近服务器选择等问题提供技术支持。通过比较实验证明我们提出的预测方法减小了预测代价，同时提高了网络延时预测的精度和可预测率。