提出一种基于回声状态网络储备池的非线性ＰＣＡ 方法，并将其应用于多元时间序列的预测中．由于多维输入变量间的相关性会影响建模效果，通过储备池将输入在原空间的非线性特征转化成高维空间的线性特征．在其中运用线性ＰＣＡ 技术寻找输入在储备池空间的最大方差方向，提取有效的多元变量综合信息．经储备池主成分分析处理后的输入与预测点呈动态线性映射，可使用线性方法建模．仿真结果表明了该方法的有效性．