摘要：針對傳統(tǒng)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(jié)合交通流的周期性特征重構(gòu)時間序列,并引入主成分分析降維思想,利用回聲狀態(tài)網(wǎng)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(yōu)化模型中的重要參數(shù)。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(jié)果的平均絕對百分比誤差為9.8%,比傳統(tǒng)回聲狀態(tài)網(wǎng)絡多步預測模型降低了12.7%。實驗結(jié)果表明,該模型可有效地避免預測結(jié)果延遲問題并大幅提高多步預測的精度。