本发明公开了一种超大型浮体的系泊系统安全性预测方法、系统及介质，其中方法包括：确定超大型浮体的环境参数，环境参数包括超大型浮体所在的目标海域的工况条件和超大型浮体的所受到的载荷范围；建立超大型浮体的系泊系统的数值模拟模型；建立超大型浮体的运动响应数据库；建立基于自动机器学习的分类预测模型，采用训练后的分类预测模型对超大型浮体的系泊系统安全性进行预测。本发明通过采用自动机器学习(AutoML)，自动实现机器学习模型的构建和筛选，提高了超参数的调优效率，降低了现有机器学习环境下海洋工程研究人员繁重的工作负担。本发明可广泛应用于海洋超大型浮体领域，为确定适用于超大型浮体的系泊安全奠定技术基础。