本发明提出基于自适应储备池回声状态网络（Echo State Network,ESN）的网络流量预测方法，首先对网络流量数据进行连续采集；同时将ESN与生成对抗网络（Generative Adversarial Net,GAN）结合，构造基于自适应储备池ESN的网络流量预测模型；然后提出对抗训练算法，在训练中根据网络流量特征自动调整ESN储备池。最终使用训练好的基于自适应储备池ESN的网络流量预测模型进行网络流量预测。该方法可以自动产生适应网络流量特征的储备池，可以提高网络流量预测结果的准确率和稳定性，可以在非线性时间序列预测中取得更好的预测效果。
