本发明属于网络流量预测技术领域，公开了一种改进闪电连接过程优化算法的网络流量预测方法及系统，利用pandas工具将网络流量数据导入模型，进行数据清洗与数据增强，并将数据分成训练集、验证集、测试集，并确定神经网络中输入层、输出层和隐藏层单元个数；通过结合Levy飞行与闪电连接过程优化LAPO算法的搜索策略Levy‑LAPO实现搜索神经网络的最优超参数；根据搜索后的最优化参数，将其作为神经网络的初始参数进行训练，得到训练完成的神经网络。本发明成本低、推广容易；减少了计算量，收敛速度快，节省了计算资源的消耗和时耗；无需人工领域知识介入，扩大了领域的应用面，提升了算法的收敛性能。