本发明公开的基于改进布谷鸟搜索优化神经网络的变压器故障诊断方法，首先收集DGA特征气体的浓度，并进行归一化处理后；确定BP神经网络的隐含层神经元个数、训练函数以及输入层至输出层的传递函数，建立基于BP神经网络的故障诊断模型；采用改进的布谷鸟搜索算法对BP神经网络的参数进行寻优，获得最佳的权阈值参数，得到优化BP神经网络模型；利用训练样本对优化BP神经网络模型进行训练，得到改进布谷鸟搜索神经网络诊断模型；采用改进布谷鸟搜索神经网络诊断模型对测试样本进行预测，其输出即为变压器故障的诊断结果；本发明解决了现有的BP神经网络过拟合及收敛速度慢、CS算法中解的质量差且诊断精度低的问题。