海洋生物种类繁多，为人们提供了大量的化学能源、矿物能源、食用药用能源以及空间资源，因此，研究海洋经济是人们可持续发展的必要之路。海洋生物在海域中的养殖密度及分布布局都会对海水的潮汐潮流造成一定的影响，因此，因地制宜地进行增养殖是获得良好经济效益的前提，研究最优养殖布局对人们有着非常重要的作用。　　作为统计学习理论基础上一种新的机器学习方法，支持向量机较好地解决了小样本、非线性、过学习、高维数等实际问题，在预测、分类及回归方面都有很好地应用。而由于海洋中的观测数据量相对少，影响因素较多，物理过程复杂等特点，很多数据都难以提取及准确的使用。基于此，本文使用将支持向量机和水动力相结合的方法解决海洋养殖布局问题。　　针对桑沟湾特定养殖海区，在目前只有较少的观测数据的情况下，本文研究如何充分利用观测资料给出的数据，并结合水动力数值模式，使用统计学习方法，从有限数据中深入挖掘出有用的信息。在水动力模型中加入养殖筏架对整个流场产生的阻力，研究其对流场产生的影响，然后优化改进的模式，进而使用支持向量机求解整个湾内流速的变化。　　此外，在求解过程中，根据海湾的固有特点，目标值的不固定性、多样性，本文又提出了将多输出支持向量机与水动力模式相结合的方法求解湾内流速的变化情况，经过实验的多次验证，使用多输出支持向量机不但节省了运算时间，并且得到的结果也比较准确，为海洋学的研究提供了大量的数据资料，对科学反映桑沟湾高密度养殖区的真实环境提供可能，为优化养殖布局、改善养殖环境提供科学的依据。