开敞式码头采用离岸化设计,缺少防波堤掩护,现场工况复杂,风大、浪高、流急,且对系泊系统作用显著,船舶不规则运动加剧,缆绳受力变化无法预知,容易发生断缆、翻船等安全事故。为了维护码头安全信誉,降低事故发生概率,开展系泊系统状态预测研究势在必行。系泊船、码头系靠设施和海洋动力环境构成了系泊系统。系泊状态由船舶运动量、护舷压力以及缆绳张力共同表征,三者之间相关性明显。系泊状态影响因素分为确定性因素和不确定性因素两种。确定性因素包括船型、载重、水工设施、缆绳材质、系缆方式等,其特点是变化不明显,对系泊状态影响作用有限。不确定性因素包括海风、波浪、洋流等环境动力因素,其受气候、环境等条件影响,呈现随机、多变的特点,对系泊系统状态作用显著。在多种因素综合作用下,船舶运动量序列、护舷压力序列以及缆绳张力序列都呈现出非线性、周期性、趋势性的特征,均为典型的非平稳时间序列。总结非平稳时间序列预测研究现状,综合分析现有预测方法,选择支持向量机(SVM)为研究工具进行系泊系统状态预测。在高维小样本情况下,SVM有出色的学习性能,且泛化能力良好,非常适合非平稳时间序列的预测。利用小波变换的多尺度分解特性,将原始序列分解为高频细节序列和低频近似序列,降低偶然因素对序列特性造成的影响,强化序列的自相关性,为SVM的学习、预测提供精确的样本。仿真结果表明组合小波变换和SVM方法可以提高预测精度,优于直接应用SVM方法。将组合小波SVM预测模型应用于生产实践,结合组态软件技术,优化了系泊监控系统预警模块。根据系泊系统实际使用需求,设计软、硬件,以实现在险情发生之前,采取相应措施避免事故发生。系统功能涉及数据采集传输、状态预测、报警和指令发布等。学位论文针对大型开敞式码头系泊系统状态开展预测研究,实现了系泊状态的快速、准确预测,并将研究成果应用于系泊监控项目,对系统预警模块进行改进、优化。实现了理论与实践相结合,为系泊系统正常工作提供了前提保证,为现代化港口功能性、安全性的提升奠定基础。