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港口水域通航条件是发展航运经济的重要依托，随着航运业的发展，港口通航环境日益复杂，港口水域通航环境的风险评价对船舶航行安全具有重要的现实意义，文中通过综合有关学者在该领域的研究成果，利用支持向量机对目标问题良好的分类和预测能力，尤其是在小样本评价问题上的优势，建立港口水域通航环境风险评价模型，为了解决支持向量机模型的参数选择问题，引入了粒子群优化算法，通过粒子群优化选择支持向量机模型的学习训练参数，得到较优的PSO-SVM模型。结果表明支持向量机可以应用于水上交通风险评价中。