摘要：針對傳統交通流多步預測精度低的問題,提出了一種交通流周期預測模型。該模型結合交通流的周期性特征重構時間序列,并引入主成分分析降維思想,利用回聲狀態網絡模型進行交通流時間序列預測,同時采用自適應擾動粒子群算法優化模型中的重要參數。將該模型應用到實際交通流時間序列中進行有效性驗證,其預測結果的平均絕對百分比誤差為9.8%,比傳統回聲狀態網絡多步預測模型降低了12.7%。實驗結果表明,該模型可有效地避免預測結果延遲問題并大幅提高多步預測的精度。