本发明涉及一种基于混合蛙跳粒子群算法的扩展德拜模型参数辨识方法，包括以下步骤：建立扩展德拜模型，建立待辨识参数的计算公式并确定目标函数；初始化粒子群，得到对应扩展德拜模型n维解向量的n个粒子，根据待辨识参数的计算公式和目标函数计算每个粒子的自身适应度；引入蛙跳算法的差异性分组，根据每个粒子的自身适应度大小将n个粒子划分为m个族群；对每个族群进行迭代和寻优，达到迭代终止条件后，输出全局最优值的粒子所在位置为扩展德拜模型的模型辨识参数，在传统粒子群算法中加入蛙跳算法的差异性分组，避免了粒子群过早集中于同一方向，也增加同族群内粒子相互学习能力。