针对锂离子电池剩余使用寿命RUL（remaining useful life）预测结果不准确及极限学习机ELM（extreme鄄learning machine）权阈值随机选取等问题，提出利用ELM模型间接预测锂离子电池RUL的方法 ，并利用遗传蚂蚁算法GAAA（genetic algorithm ant algorithm）选取ELM的最优权值与阈值，建立基于等压降放电时间间接寿命特征参数的最优GAAA鄄ELM锂离子电池RUL预测模型。基于NASA锂离子电池数据集预测和评估锂离子电池的RUL，并与BP模型预测方法 、ELM模型预测方法和GA鄄ELM模型预测方法相比较 ，结果表明该方法能够更准确有效地实现锂离子电池RUL预测。