在经济全球化的形势下,海运行业飞速发展,随之而来的是船舶数量增加、开敞式码头大规模加速建设。在这些开敞式码头中受气候和水域条件等多方面影响,船舶系泊时断缆事件频有发生,这些断缆事件造成了很大的经济损失和人员伤亡情况。为了避免断缆事件的发生,保障船舶系泊作业的安全,对船舶系泊缆力进行预测是不可或缺的行业需求。文中首先为提高系泊缆力预测准确性设计实现了Db-GRU算法,在该算法中先采用了小波变换中的Daubechies小波对非线性特征显著的系泊缆力数据进行处理,再将处理后的数据通过循环神经网络RNN中的门控循环单元GRU进行预测操作,最后将预测得到的结果进行重构运算得到本文想要的预测数据。在实现该算法的实验中本文发现使用该算法进行预测的准确性明显高于直接将系泊缆力数据通过GRU进行预测的准确性,且预测结果和真实数据不存在误差过大影响判断的情况。随后本文考虑到船舶系泊时在短时间内就可以产生大量缆力数据,为验证Db-GRU算法在面对大量数据时的分析能力和预测效果与之前一样,特选择在大数据Hadoop平台下使用MapReduce并行计算框架面向大量数据进行实验验证。从实验运行的结果中本文可以看出在MapReduce下面向百万级数据量时本文的Db-GRU系泊缆力预测模型预测的准确率依然可以保证。最后本文为加速预测效率特对算法进行改进提出了基于量子计算的Db-GRU系泊缆力预测模型,在量子模型中本文将原本使用的Daubechies小波和GRU与量子计算相结合生成量子Daubechies小波和QGRU,再将量子Daubechies小波和QGRU结合生成本文的改进预测模型。本部分通过理论说明该算法可在保证原有算法准确率的基础上明显提高预测速度,随着量子计算的进一步发展,完全可以将改进后的模型应用于实际工程实践中对船舶系泊缆力进行预测。