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　　摘要：针对现有海缆埋深识别模型整体收敛速度低、全局搜索能力差、计算精度不高、处理非线性和非平稳的数据时效果不佳等问题，本文提出一种基于苦鱼优化算法（BFO）-变分模态分解（VMD）-极限学习机（ELM）融合方法的海缆埋深状态识别方法。首先，引入VMD方法，将原始数据分解成多个子信号，提取出不同频率和幅值的成分，从而更好地捕捉温度数据的特征；其次，利用ELM算法训练速度快和泛化能力好的特点构建底层模型；最后，采用BFO对VMD-ELM算法进行优化，提升收敛速度和模型全局搜索能力，降低大规模数据处理时可能存在的高计算复杂度。将训练集输入网络进行训练，测试集验证网络的有效性，实现海缆埋深状态识别。通过现场采集的海缆光纤温度数据及埋深测量数据进行验证，结果表明，所提方法能够准确识别海缆浅埋状态。