本发明公开了一种基于改进Elman神经网络的笔记本电脑剩余电量估计方法，所述方法适用于在笔记本电脑进入休眠状态时对电池剩余电量进行估计，步骤包括：构建原始数据集；对数据集进行预处理；对数据集进行划分；构建神经网络模型结构；训练神经网络模型；优化神经网络模型；评估神经网络模型并将其嵌入电池管理系统；笔记本电脑剩余电量估计。与现有技术相比，本发明通过增加输入数据的数量避免了单一数据对剩余电量估计精度的不利影响，搭建了注意力机制层对输入特征数据进行合理的权值分配，有效解决模型的注意力分散问题，从而提高了估计结果的准确性，而且避免了电池放电电流变化对剩余电量估计精度的影响。