潮汐预报在船舶航行、港口建设、沿岸生产等领域应用广泛。随着船舶的大型化以及对航运效率要求的提高,对潮汐预报精度的要求越来越高,提高潮汐预报精度愈发成为相关领域的热点。而支持向量机作为近20年来最受关注的机器学习算法之一,在处理非线性问题中具有其独特的优势,支持向量机在潮汐预报中的应用是该领域的一个新的研究方向。本文将支持向量机作为工具,对支持向量机在潮汐预报中的应用进行了探讨。目前,传统的潮汐预报方法为调和分析法,但由于调和分析法在预报过程中主要考虑了天文潮因素的影响,导致在环境变化剧烈的情况下预测精度较差,难以满足部分场合对预报精度的要求。本文针对调和分析法对非天文潮部分无法精确预测的问题,提出了一种基于支持向量机的模块化潮汐预报模型。其中,支持向量机用于对潮汐的非天文潮部分进行较为精确的预测,并结合调和分析法稳定的优点,有利于预测精度的提高。首先,按照潮汐的成因,将其分为主要受天体引潮力影响的天文潮部分和受气象、水文以及其它因素影响的非天文潮部分。其中天文潮部分通过调和分析法进行预测,而针对非天文潮部分,由于其受到多因素的影响,具有很强的非线性特征,本文使用具有良好非线性回归能力的支持向量机来预测该部分,这种模块化处理方式有效综合了两种方法的优势,提高了预测精度。随后,为其设计了图形用户界面,该界面直观地表示出了潮汐预报结果和仿真过程。最后,利用Honolulu港的实测数据对预报模型以及界面进行相关仿真试验,试验结果证明,相较于传统潮汐预报方法,本文提出的模块化方法准确、便捷、易操作。