船舶交通事故预测对海事监管、预警有着极为重要的作用。船舶交通事故是一个受多种因素影响的随机事件。环境、船舶操作人员等信息不确定,人、船舶、环境相互影响包含着相互耦合的多种线性过程,船舶行驶中各因素随时间、空间的变化而变化,其复杂性、多变性、不可知性构成船舶交通事故的高度非线性。在各种因素相互的作用下,船舶交通事故表现出极其复杂而难以精确预测的演化特征。而随着非线性理论的发展,特别是混沌理论的发展,毋须专门分别考虑各种影响因素就能对船舶交通事故预测成为可能。本文将混沌理论运用到船舶交通事故预测中,借鉴其它领域的分析思路与方法,从混沌的角度研究船舶交通事故的预测,是一种新的尝试,具体内容和研究成果概括如下:本文首先对混沌及相空间重构理论的原理进行了阐述,比较了几种计算相空间重构参数的方法和特点。通过相空间重构将混沌理论引入到船舶交通事故时间序列分析当中,在高维空间中恢复混沌吸引子,从而体现出混沌系统的规律性。第二,在对混沌理论研究的基础上,采用事故混沌理论,并利用事故混沌理论和故障树分析法,结合船舶交通事故的非线性特征,建立船舶交通事故的混沌动力学模型,从定性和定量的角度对船舶交通事故具有的混沌特性进行分析。第三,为了提高预测精度,解决相空间重构参数选取对预测精度影响和预测尺度等关键问题,本文对混沌预测模型进行深入研究的基础上,重点研究了基于相空间重构的最大Lyapunov指数预测模型和加权一阶局域预测模型,并结合Lorenz映射500点小数据量进行仿真分析。然后针对传统方法在预测精度和预测尺度上的不足,建立了改进的自适应局域预测模型,完成了仿真实验,结果分析表明,通过预测模型的改进可以进一步的提高预测精度和尺度。最后,针对船舶交通事故数据噪声干扰大,时间序列短的实际情况,结合小波理论在控制奇异点,消除噪声效果良好的特点,采用了基于小波去噪的自适应混沌预测模型进行事故预测,在一定程度上提高了预测的精确度,能够较好的满足实际应用的要求。