为了进一步分析QoS历史数据的动态变化，对现有的基于QoS历史数据的云服务选择算法进行了改进。将原算法中每一时间段的评价指标权重由QoS历史数据平均值获得，修改为由该时间段对应的QoS历史数据获得，更能发挥历史数据的动态性。使用时间序列预测ARIMA模型对原QoS历史数据进行预测，把预测结果并入原数据集形成新的数据集，在新数据集上进行服务选择。设计了三个模型递进地进行实验分析，通过对比实验结果验证了改进算法的性能效果。