本發(fā)明涉及一種基于粒子群優(yōu)化的新能源汽車銷量預(yù)測(cè)模型參數(shù)優(yōu)化方法，包括以下步驟：步驟1、選擇輸入變量，并劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集；步驟2、數(shù)據(jù)預(yù)處理，將訓(xùn)練集的輸入和輸出數(shù)據(jù)都進(jìn)行歸一化處理；步驟3、選擇核函數(shù)并利用粒子群參數(shù)優(yōu)化算法，尋找C和σ的最優(yōu)取值，計(jì)算訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的均方誤差，并將其看作粒子群的適應(yīng)度函數(shù)，初始化粒子群；步驟4、更新個(gè)體極值和全局極值，在每次迭代過程中，比較兩極值大小，并實(shí)時(shí)更新；步驟5、實(shí)時(shí)更新粒子飛行速度和當(dāng)前位置，當(dāng)種群迭代達(dá)到終止條件，優(yōu)化結(jié)束，輸出當(dāng)前最優(yōu)參數(shù)值。本發(fā)明算法簡(jiǎn)單、收斂速度快、不需要主觀設(shè)置過多參數(shù)且能夠在降低模型的誤差的同時(shí)，提高了訓(xùn)練效果和預(yù)測(cè)精度。