1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1目的及意义

随着水上交通运输的快速发展和智能航海技术的迅速进步，船舶数据特别是ais数据呈现爆炸式增长。这些海量的ais数据蕴含有与海上交通有关的物流、航运等信息；另一方面，航迹规划在很大程度上决定了船舶智能化操纵水平的髙低，对船舶的安全、经济、快速航行至关重要。以ais数据为基础，利用bp神经网络等机器学习方法,对预处理过的ais数据进行挖掘，研究适用于船舶轨迹预测的算法模型。航迹预测模型可以在异常预警、航线规划等方面应用，对保障船舶安全经济航行，提高船舶航行效率，降低营运成本，避免海上交通事故的发生、减少船舶 运输对环境的影响具有重要意义。

1.2国内外研究现状分析

2. 研究的基本内容与方案

2.1 基本内容

主要研究内容：

（1）目标区域ais数据收集。通过学院大数据实验室平台对长江航段的ais数据进行收集。

3. 研究计划与安排

（1）2月20日-3月15日，查阅相关文献资料，并联系导师，编写开题报告，确定毕业论文的大体内容框架和研究内容。

（2）3月16日-4月15日，根据导师意见进一步修正和确定论文方向和具体内容。另外，完成20000个字符的英文文献翻译。

（3）4月16日-4月30日，学生提交毕业设计（论文）工作阶段性报告，指导老师完成阶段性报告审核。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]刘磊,蒋仲廉,初秀民,钟诚,张代勇.船舶ais数据修复和预测算法研究[j/ol].哈尔滨工程大学学报,2019(06):1-6[2018-12-19].

[2]唐国磊,赵宇迪,于菁菁,齐越,于旭会,李达,赵晓艺.基于ais数据的集装箱船舶到港时间预测研究[j/ol].重庆交通大学学报(自然科学版):1-5[2018-12-19].

[3]金悦奇.舰船航迹关联分析中ais数据的分析与处理[j].舰船科学技术,2018,40(20):31-33.