一种基于改进回声状态网络的行车智能控制方法，该方法包括以下步骤：步骤1，检测智能小车行驶的车速、路面图像和方向仰角等数据；步骤2，为样本数据添加噪声；步骤3，提取路面图像中的车道线轮廓；步骤4，训练改进后的回声状态网络；步骤5，在线调整回声状态网络权值；步骤6，将可在线调整阈值的改进回声状态网络嵌入传感器及其处理系统中，并实际应用。发明通过模拟噪声环境对传感器采集数据的影响，增强训练得到的模型的鲁棒性。此外，为提高回声状态网络的控制精度，通过对传统的回声状态网络中添加交替最小二乘计算的权重修正值，以实现输出权值矩阵的实时更新，同时权重修正值的使用增强了网络模型的稳定性和准确性。