本發(fā)明屬于信息技術(shù)領(lǐng)域，涉及到重采樣方法、Bootstrap估計(jì)、貝葉斯估計(jì)方法和回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)集成理論，是一種基于Bootstrap回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)集成的冶金企業(yè)煤氣流量區(qū)間預(yù)測(cè)方法。本發(fā)明利用冶金企業(yè)現(xiàn)場(chǎng)已有的歷史數(shù)據(jù)，首先對(duì)煤氣系統(tǒng)各用戶流量數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣處理以構(gòu)造有效地訓(xùn)練樣本；然后建立基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)集成的區(qū)間預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)后指定時(shí)間長(zhǎng)度內(nèi)的煤氣系統(tǒng)用戶流量；最后分別基于Bootstrap方法和Bayesian方法估計(jì)模型和數(shù)據(jù)不確定性對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響，進(jìn)而構(gòu)造出置信區(qū)間和預(yù)測(cè)區(qū)間。此方法在冶金企業(yè)其它能源介質(zhì)系統(tǒng)均可有廣泛的應(yīng)用。