本发明公开了一种基于机器学习的电动汽车充电站中期负荷预测方法，包括如下步骤：步骤1，对多元数据进行收集；步骤2，对数据进行预处理；步骤3，将预处理后数据输入LASSO模型进行回归，并根据回归系数筛选出合适的变量；步骤4，将LASSO模型特征选择后得到的数据输入BP神经网络模型，并使用网格搜索和交叉验证寻找超参数；步骤5，对模型的结果进行评估并预测。本发明通过组合最小绝对收缩和选择算子算法和反向传播神经网络算法的组合模型来解决中期负荷预测问题并运用国家电网充电站的真实数据来验证本发明提出模型的有效性。