针对污水处理厂运行时故障数据不平衡性和代价敏感等特点,构造风险泛函RWLOO(α)来改进支持向量机(Support vector machine,SVM);并用遗传算法(GA)对风险泛函求全局最优.在GA对RWLOO(α)寻优过程中,SVM的几个参数以及核函数同时进行最优化.结果表明:用改进的SVM对污水处理厂的故障数据进行分类时,比未经改进的SVM错分类率低16.5%.