本发明公开了基于神经网络的电缆故障定位和类型识别的方法及装置，该方法包括获取受测电缆的首端输入阻抗谱、受测电缆的同类别无损电缆末端分别开路和短路时的阻抗谱以及存在设定故障类型的且与受测电缆同类别的电缆的首端输入阻抗谱，建立电缆特征阻抗谱数据库和电缆故障阻抗谱数据库；基于首端输入阻抗谱和电缆特征阻抗谱数据库，计算参考电缆的首端输入阻抗谱与阻抗谱信息沿空间域的函数，进行故障定位；利用电缆故障阻抗频谱数据库，对BP神经网络识别模型进行训练，将受测电缆首端输入阻抗谱输入到训练完成的BP神经网络识别模型中，进行故障类型识别。本发明提高了电缆故障诊断效率，并在提高精度的同时将故障类型识别和定位融为一体。