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摘要：本发明涉及数据识别技术领域，尤其为一种杆塔状态数据识别方法及其系统，包括：采集杆塔状态数据；对采集的杆塔状态数据进行降噪处理；基于降噪处理获得的杆塔状态数据搭建Elman神经网络并进行优化输出；根据优化输出的Elman神经网络建立杆塔状态数据识别模型，对杆塔状态数据进行识别。本发明通过小波软阈值的方法对采集的杆塔状态数据进行降噪处理，保证数据质量。还搭建用于状态反馈的Elman神经网络，克服了传统神经网络泛化性能差的缺陷，具备优良的鲁棒性和通用性，且通过改进的遗传算法对参数进行寻优以建立杆塔状态数据识别模型，对杆塔状态数据进行识别和警示，有利于杆塔工作人员提前了解杆塔工作状态，消除存在的风险。

主权项：1.一种杆塔状态数据识别方法，其特征在于：包括：S1：采集杆塔状态数据；S2：对采集的杆塔状态数据进行降噪处理；S3：基于降噪处理获得的杆塔状态数据搭建Elman神经网络并进行优化输出；S4：根据优化输出的Elman神经网络建立杆塔状态数据识别模型，对杆塔状态数据进行识别；所述S3中，建立的Elman神经网络含输入层、输出层、隐含层和关联层，输入层、输出层和隐含层分别对应有r、m、n个神经元，输入层和输出层的神经元表示为u＝[u1,u2,…,ur]和y＝[y1,y2,…,ym]，隐含层和关联层的输出向量分别表示为h＝[h1,h2,…,hn]和t＝[t1,t2,…,tn]；所述Elman神经网络中，输出层、隐含层和关联层的迭代形式如下：yk＝gw2hk+b1hk＝fw1uk-1+w3tk+b2tk＝γ·tk-1+hk-1其中，k和k-1分别表示每层的第k个和第k-1个神经元，w1、w2、w3分别表示输入层、隐含层、关联词的神经元权值，其中w3为一个常量，b1和b2分别表示输出层和隐含层神经元的阈值，f·和g·分别表示隐含层和输出层神经元的激活函数，γ为随机数；所述Elman神经网络通过改进的遗传算法对w1和w2进行更新和修正，直到输出层的值和期望值之间的误差达到预定的区间内；所述改进的遗传算法通过如下算法对交叉概率和变异概率进行改进遗传： 其中，l表示进化至第l代，pa和pb分别表示更新的交叉概率和变异概率，c1、c2分别为交叉操作和变异操作的调整参数，f表示当前适应度值，fmin表示个体适应度值的最小值，表示个体适应度平均值；所述S2中，通过小波分析的方法对杆塔状态数据进行降噪处理，通过小波软阈值的方法进行降噪；所述降噪处理步骤如下： 其中，Tω表示降噪处理后的杆塔状态数据，ω表示小波系数，θ表示标准阈值。

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