为了提高网络流量的预测精度，利用相空间重构的两个关键参数—延迟时间（τ）和嵌入维（m）间的相互联系，提出一种延迟时间和嵌入维数联合优化的网络流量预测模型。该模型以最小二乘支持向量机作为网络流量预测算法，根据网络流量预测结果优劣评价指选择最优[τ]和[m]值，建立单步、多步网络流量预测模型，并通过仿真实验对模型的性能进行分析。结果表明，模型可以准确选择出最优嵌入维数和延迟时间，显著提高了网络流量的预测精度，预测结果明显优于独立优化[τ]和[m]以及传统联合优化[τ]和[m]的网络流量预测模型。