本发明涉及一种基于粒子群优化的新能源汽车销量预测模型参数优化方法，包括以下步骤：步骤1、选择输入变量，并划分训练集和测试集；步骤2、数据预处理，将训练集的输入和输出数据都进行归一化处理；步骤3、选择核函数并利用粒子群参数优化算法，寻找C和σ的最优取值，计算训练样本数据的均方误差，并将其看作粒子群的适应度函数，初始化粒子群；步骤4、更新个体极值和全局极值，在每次迭代过程中，比较两极值大小，并实时更新；步骤5、实时更新粒子飞行速度和当前位置，当种群迭代达到终止条件，优化结束，输出当前最优参数值。本发明算法简单、收敛速度快、不需要主观设置过多参数且能够在降低模型的误差的同时，提高了训练效果和预测精度。