船舶交通事故中的聚类分析方法比较研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着全球海上贸易的持续增长，船舶交通密度不断提高，导致船舶交通事故风险日益上升。

船舶交通事故往往造成巨大的经济损失和人员伤亡，对海洋环境也可能造成严重破坏。

因此，深入研究船舶交通事故，探寻其发生规律，对于保障海上交通安全、保护海洋环境具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着大数据技术的快速发展，聚类分析方法在船舶交通事故研究中的应用越来越广泛。

1. 国内研究现状

国内学者在船舶交通事故聚类分析方面开展了一系列研究，并取得了一些成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以船舶交通事故数据为研究对象，系统比较不同聚类分析方法在船舶交通事故数据中的应用效果，构建适用于船舶交通事故分析的聚类分析模型，并利用该模型对典型案例进行分析，以期为提高船舶交通安全水平提供科学依据。

具体研究内容如下：
1.船舶交通事故数据特征分析：收集整理船舶交通事故数据，对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、缺失值处理等，并对数据进行统计分析，揭示船舶交通事故数据的基本特征。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用文献研究、数据分析、模型构建、案例分析等方法，逐步开展研究工作。

1.文献研究：查阅国内外相关文献，了解船舶交通事故聚类分析的研究现状、主要方法和最新进展，为本研究提供理论基础和方法指导。

2.数据收集与预处理：收集整理船舶交通事故数据，对数据进行清洗、转换、缺失值处理等预处理操作，构建船舶交通事故数据库，为后续分析提供数据支持。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.方法创新：综合比较多种聚类分析方法在船舶交通事故数据中的应用效果，克服了以往研究中方法单一的局限性。

根据船舶交通事故数据的特点，对选定的聚类算法进行改进和优化，以提高聚类效果。

2.数据创新：收集整理多种来源的船舶交通事故数据，包括ais数据、气象数据、船舶资料等，构建更为全面的船舶交通事故数据库。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 王正权, 郭进, 尹勇, 等. 基于改进 k-means 聚类的海上船舶异常行为检测方法[j]. 中国航海, 2021, 44(1): 60-66.

2. 孙永, 王晓聪, 孟博, 等. 基于改进 hdbscan 算法的船舶交通流模式识别[j]. 大连海事大学学报, 2021, 47(2): 1-7.

3. 袁誉, 白响恩, 刘敬华, 等. 基于改进 dbscan 的船舶异常行为识别方法[j]. 水运工程, 2022(3): 143-149.