本发明提供一种基于机器学习的车载网络故障诊断方法，包括以下步骤：提取故障特征；确定目标函数；基于海鸥算法，通过高斯映射初始化海鸥种群位置，即初始化每个海鸥的惩罚因子C和核函数参数g，并根据目标函数，计算最优适应度值和最优海鸥位置；引入蝴蝶优化算法的位置更新机制，改进原海鸥算法的位置更新方式，并进行位置更新；对最优海鸥位置进行双向sine变异；根据预设的最大迭代次数依次更新最优海鸥位置，确定最优海鸥位置，即获得对应最优的惩罚因子C和核函数参数g；构建车载网络故障诊断模型，获得故障诊断结果和测试准确率。本方法能够显著提升车载网络故障诊断的效果。