在使用计算网格共享地理上分布的丰富的异构资源求解大规模问题过程中，使用的资源(包括网络带宽)动态变化，计算网格获取实时、准确的动态性能信息(包括网格资源性能信息和网格应用程序性能信息)，对于负载管理系统从动态变化的资源池中选择合适的资源是非常重要的。目前针对网络带宽测量的工具较多，但多数为按需测量且测量多为单一测量，使用的方法也较简单，系统开销或对网络带宽的影响较大，没有考虑具体应用的实际情况，没有考虑不同通信协议在传输上的差异，也没有考虑在不同通信协议层上的性能差异，因而造成了测量结果的准确性低、适应性差，为准确判断和预测网络带宽状况增加了难度。对于预报方法，可以应用于网络带宽预测的模型较多，但普遍存在适用性不强的问题，不能很好地解决预测准确性与预测实时性和预测产生的系统额外开销的矛盾，对在网格环境下能适应不同应用类型，准确反映网络变化的预测模型选择或建立，还没有确立通用的模型或行之有效的方法。 本课题的研究针对网络带宽的准确测量、测量数据的正确分析、准确反映变化情况的预报模型选择问题提出针对网络带宽的实时监测和预报方法——基于等比包序列的实时有效带宽测量算法，该算法可以使用较少的网络流量和CPU运算时间得到较准确的测量结果，对于网格环境下带宽的快速准确测量具有一定意义；在带宽准确测量的基础上，采用了一种改进的预报算法，NWS改进算法——动态指数平滑算法，获取网格计算节点和网格Agent节点间网络的可用带宽和预期的变化情况，在动态网格环境下为调度决策系统提供有关网络性能的调度依据，使得网格资源的利用更加合理，保证网络数据传输的实时性，改进应用程序的执行性能。经过大量的实验数据分析，该带宽测量和预报算法能够很好的适应网格环境下的实时性要求，具有一定的实用价值。