本发明公开了一种基于BP神经网络的电力电子变压器振动预测方法，属于电力电子变压器振动预测技术领域，包括以下步骤：在电力电子变压器传输相同功率的情况下，通过获取电力电子变压器的双有源桥DC/DC变换器的内外移相角参数，对电力电子变压器的运行模式进行分类；采集电力电子变压器在不同运行模式下的振动信号的振动幅值，通过BP神经网络，与内外移相角参数进行拟合，对电力电子变压器进行振动预测；本发明对于信号的处理和特征提取能够降低了神经网络的复杂程度，有效提升了训练精度，本发明还可以拓展应用到任意变压器的磁芯振动预测中，对于减振降噪、变压器设计等领域有着更为深刻的意义。