本发明提供一种基于SVM的重型汽车整车质量预测方法，包括如下步骤：通过车载智能系统按照设定采样频率采集车辆行驶中的数据；对采集的车辆行驶中的数据进行预处理，删除异常数据，补全缺失数据，以及进行数据滤波；根据预处理后数据以及行驶中车辆受力状况，构造特征量，再将预预处理后数据及构造的特征量进行标准化处理；将标准化处理后数据生成数据集合，并将数据集合按照设定比例拆分为训练样本集和测试样本集；基于训练样本集对SVM回归模型进行训练，对模型参数进行优化选择，生成整车质量预测模型，再通过测试样本集对训练好的整车质量预测模型进行性能评估；使用整车质量预测模型对车辆的整车载重进行预测。