本发明公开了一种改进粒子群算法优化Elman神经网络(CPSO‑Elman)混合动力特种车辆需求功率预测方法，可用于提高特种车辆动力需求功率预测的精度。该方法包括：在Elman神经网络的基础上引入改进的PSO算法优化权值和阈值；根据数据在时间维度上的特征，设置延迟时间τ和嵌入维数σ，将单维输入数据转变为多维输入数据，并划分训练集和测试集；将功率时间序列输入预测模型进行预测，得到预测值。本发明的优点是：本发明在粒子群算法中添加了混沌扰动，以优化粒子的初始化分布及改进惯性权重，加快了粒子在解空间中的搜索能力，缩短了求解耗时，提高了计算效率。以经过优化后的权值和阈值赋值给Elman神经网络，可以加快模型预测的稳定性，提高训练速度和预测精度。