本发明公开了一种基于深度回声状态网络的目的地预测方法，属于轨迹目的地预测技术领域。本发明为了提升对目的地的预测准确率，本发明提出了一个新的深度回声状态网络的变体，即双输入深度回声状态网络，通过该变体解决原深度回声模型及其已有变体在大规模训练数据下时间消耗高的弊端，并达到了已知现存的最好的预测成绩；此外，在训练本发明用于目的地预测的预测模型时，本发明仅将目标的历史轨迹数据用于训练，未利用任何其他额外信息，应用条件宽泛，相较于传统的神经网络模型，该模型具有更强的时序数据处理能力，且易于训练。