光纤是当前通信领域最广泛使用的一种通信介质。作为我国可持续发展战略重要的产业支柱,海底光缆通信包含有以下几个突出优势:通信质量既高效又可靠、抗干扰能力非常强、隐藏性能强、安全效果明显等优点。近年来,利用海底光缆作为通信手段已经变得越来越流行,其线路敷设已达数百万公里。在信息化快速发展的今天,海底光缆通信系统拥有极高且无法替代的地位。对于开放海缆传输系统,不同使用商家能够通过各个岸站进行接入,因此海底光缆传输链路使用效率将得到极大的提高。但同一海底光缆链路系统中,例如传输信号的波特率、输入的光功率以及信号的调制格式等相关参数是大不相同的。因此,如何在不同的波特率、功率、调制格式等参数下评价系统的性能就显得尤为重要。本研究主要是基于对国内外研究成果的分析。在充分了解光纤通信传输系统特点和开放式海底光缆系统结构的基础上,设计并研究了基于机器学习的开放式海底光缆系统传输性能评估模型,从而更准确地评价开放式海底光缆系统的传输性能;机器学习模型可以间接地估计出不能直接测量的性能参数,从而优化传动系统的设计;机器学习模型可以代替复杂的积分理论计算,提升计算速度,降低海底光缆用户的使用成本,以便应对迅速增长的海底开放光缆通信系统应用需求。本文的主要工作包括:一、分析了开放海缆通信系统的通信场景以及建模的需求;建立了开放海缆通信系统的通信模型与其系统基本架构;对开放海缆通信系统传输性能进行了理论计算,并获取相应机器学习所需的训练数据集与测试数据集。二、针对不同信号波特率、输入光功率、信号的调制格式等参数各异的海底开放光缆通信系统的传输性能进行精准的评估,建立了基于机器学习技术的开放海缆通信系统合作式传输模型。结果表明,该模型能够代替复杂的积分理论计算,机器学习模型的理论值与预测Q值的总体平均误差为0.27dB,OSNR值的总体平均误差为0.33dB,机器学习模型预测计算的时间稳定在4.4s左右,随着干扰信道个数的增加,当干扰个数大于5时,利用机器学习模型预测的计算速度明显优于理论计算时间。三、建立了基于机器学习技术的开放海缆通信系统非合作式传输模型,通过训练不同的场景模型进行预测能够较为准确的估计出未知链路以及系统参数。结果表明,当数据集取10000个时,跨段个数、输入光功率、跨段长度、波特率能达到最佳预测准确率,且平均预测准确率分别为93.2%、96.9%、94%、86.6%、87.6%。通过该机器学习模型当跨段个数、跨段长度、输入光功率、波特率、调制格式等参数部分未知的情况下,能够较为准确的预测出开放海缆传输系统的传输参数值。