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将粒子群算法（PSO）与误差反传算法（BP）相结合，利用粒子群算法的全局突变性，使BP算法避免在神经网络权值寻优过程中陷入局部极小值。对Elman神经网络结构进行调整，并将PSO—BP算法用于改进后的Elman网络的权值修改。最后，对比了3种不同算法、结构的神经网络对水下机器人运动学模型的辨识结果，证明了基于PSO—BP算法的改进Elman神经网络对水下机器人运动模型，有较高的辨识精度。