本发明公开一种基于变时域模型预测混合动力卡车耗能的方法，步骤是：在试验阶段，混合动力卡车在城市工况中反复运行，获取车辆原始运行数据，进行预处理后，利用k‑means聚类算法进行分类，生成多个状态片段；建立马卡洛夫工况预测模型，对每个状态片段提供多个预测时域，得到预测时域内的预测车速；计算并记录车辆的实际车速，选择预测精度高的预测时域作为该状态片段的参数；在应用阶段，根据卡车正常行驶的特征参数，找到与循环工况下状态片段中匹配度高的工况对应的预测时域，作为该运行工况下的预测时域，根据马可洛夫工况预测模型得到耗能。此种预测方法可实现预测时域的适时调整，在更准确地预测时域内的车速的同时，不会增加太大的计算负担。