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给出了一种用于直接甲醇燃料电池(DMFC)温度响应的人工智能建模方法.采用BP网络、Elman神经网络与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)避免了精确数学模型的复杂性.详细描述了辨识结构、算法和模型训练方案.通过不同模型之间的仿真对比,得出了三种网络的最优结构参数.仿真结果满足精度要求,得出ANFIS模型性能最优.在ANFIS模型基础上对DMFC温度响应特性作了简要分析.通过仿真模型可快速得到其输入输出特性,使DMFC温度响应的在线预测与控制成为可能.