近年来,随着“走出去”战略的落实,我国对外贸易日益频繁。沿海港口作为连接内陆腹地与海外的重要枢纽,其港口吞吐量和集疏运需求不断加大,航运业呈现出欣欣向荣的发展趋势。但是,伴随着的通航水域交通流量密度增大、危险货物船舶逐渐增多等一系列的安全问题越发明显。据统计,由于船舶大型化的发展,虽然我国近十年来海上交通事故呈缓慢下降的趋势,但其造成的直接经济损失仍然十分严重,高居不下。另外,随着国务院一系列关于海运安全政策的出台,我国越发加强了对海运安全问题的重视,如何准确地做到事前预警已成为一个急需解决的问题。针对这种现象,本文对沿海港口通航水域安全预警展开了全面的研究。首先,本文在历年来水上交通统计数据的基础上,从事故的发展趋势、类型、船舶类型以及发生时间等角度分析了事故的特点,并介绍了由预警分析子系统与预控对策子系统组成的安全预警系统;其次,通过对水上交通安全因素的分析,确定了4大类27小类的总预警指标体系。为避免其主观性,本文以宁波港的为例,运用粗糙集(RS)进行了指标的约简和权重的确定,构建了具有当地典型特色的4大类16小类的安全预警指标体系;然后,在后验概率思想的基础上,本文构建了以安全航次、碰撞航次、自沉航次、搁浅航次为预测状态的概率输出的四分类支持向量机(SVM)安全预警模型,并运用遗传算法(GA)对SVM模型的参数选取进行了优化。同时,本文将模型输出的概率与层次分析法确定的损失权重结合起来,从紧急程度和损失程度两方面实现了安全预警等级的划分,并通过MATLAB编程的方式进行运算;最后,为验证模型的准确性,本文又引入了网格搜索法(GS)优化参数的SVM模型和未经过粗糙集数据处理的GA-SVM模型进行对比分析,得出GA-SVM模型无论是在几何正确率,还是在少数类上都具有一定的优势,该模型的预警性能具有可靠性。实证分析表明:基于GA-SVM的安全预警模型能够在历史数据的基础上准确预测事故发生类型的概率并进行预警,能够真实地反映船舶航行所处的安全状况,达到了对危险的事前监控和防范的目的,具有较强的实用价值。