目前食品安全已成为近年来我国公共安全的一项重大议题，而蔬菜作为日常消费量最大的食品，其质量安全毫无疑问应该得到保证。蔬菜安全是关系着人民群众身体健康和生命安全。发达国家和部分发展中国家已将蔬菜质量安全建设作为重要一环节。蔬菜信息安全溯源和质量预测是关系到蔬菜质量安全的两个重要方面。但是目前对蔬菜质量安全的信息溯源和蔬菜质量预测研究还不够成熟。目前国内的蔬菜信息安全溯源系统比较简单，对蔬菜信息的采集比较粗略；大部分单位和政府只是对蔬菜质量趋势进行肉眼直观地分析，还没有对蔬菜质量预测做出比较有数学理论依据的预测模型。基于上述本文设计了基于支持向量机的蔬菜质量安全预测模型，能够在一定程度上改进和弥补我国目前在蔬菜质量安全方面的不足之处。本文的主要工作及创新点包括以下几个方面：1.建立了蔬菜信息安全溯源模型。通过分析当前我国在蔬菜信息安全溯源方面的不足，设计了一套蔬菜信息安全溯源模型，结合实际需求，提出了一套合理的蔬菜信息安全溯源的流程。制定了蔬菜溯源码编码方案，设计实现了蔬菜溯源标签。建立了一套比较完善的蔬菜从农田到“餐桌”的信息溯源模型。2.建立了基于支持向量机回归化算法的蔬菜时序质量预测模型。利用支持向量机回归化算法的原理以某一蔬菜历史质量合格率为样本数据建立模型，然后预知以后具体时间段该蔬菜的质量合格率。该模型以蔬菜质量合格率的实际值与预测值的对比，进行性能评估。最后进行了仿真实验，并且验证了该模型的可行性。3.建立了基于支持向量机分类算法的蔬菜区域质量预测模型。以支持向量机分类算法为理论依据，根据蔬菜所种植的地区的土壤重金属综合污染指数和农药残留两个主要因素进行数据建模。利用所建立的模型来对某一区域采收回来的蔬菜质量是否需要重点的关注进行了预测。通过预测分类的准确率来对模型进行性能评估。最后进行了仿真实验，并且验证了该模型的可行性。4.将蔬菜质量预测模型嵌入到蔬菜信息安全溯源模型中去，然后实现了一个蔬菜质量安全预测及溯源系统。并且完成了该系统中的最主要的几个关键功能模块。使得该系统兼备信息追溯和质量预测两个主要功能。