摘要：針對傳統(tǒng)交通流多步預(yù)測精度低的問題,提出了一種交通流周期預(yù)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(luò)模型進(jìn)行交通流時間序列預(yù)測,同時采用自適應(yīng)擾動粒子群算法優(yōu)化模型中的重要參數(shù)。將該模型應(yīng)用到實際交通流時間序列中進(jìn)行有效性驗證,其預(yù)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(luò)多步預(yù)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(yù)測結(jié)果延遲問題并大幅提高多步預(yù)測的精度。