本发明提供了一种基于支持向量机的输电杆塔姿态的预测方法及系统,包括以下步骤：步骤S1：动态监测输电杆塔姿态,获取高精度定位；步骤S2：采集输电杆塔姿态的历史数据；步骤S3：对样本数据集进行预处理,构建样本数据集,得到训练集和测试集；步骤S4：利用支持向量机算法对训练集数据进行训练,生成支持向量机分类模型；步骤S5：输入待预测输电杆塔数据进行预测。本发明利用机器学习中的支持向量机算法对输电杆塔姿态进行预测,能够很好的处理北斗高精度定位的高维数据。该模型中数据样本的增加与减少对分类效果影响不大,因此训练速度快,减少数据的冗余,且对核函数的适应力比较广泛。