本发明公开了一种基于神经网络打靶的燃料电池汽车能量管理方法，包括以下步骤：S1.建立燃料电池汽车动力传动系统模型，包括车辆纵向动力学模型、电机模型和能量源功率平衡模型；S2.利用动态规划求解燃料电池汽车最优能量管理问题，根据求解结果建立最优数据集；S3.基于最优数据集训练神经网络；S4.基于在神经网络能量管理策略下动力电池荷电状态SoC最终值和目标值的单调关系，在测试工况下利用二分法对最终SoC进行打靶，直至其达到期望值。本发明能够精确控制神经网络能量管理策略下的动力电池最终荷电状态，并以高效的计算效率实现近似最优的能耗经济性。