1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着海上交通运输量的快速增长和船舶技术的不断进步，船舶交通安全形势日益严峻。
船舶行为异常是导致海上交通事故的重要原因之一。
传统的船舶交通管理系统主要依靠人工经验进行船舶行为监控，效率低下且容易出现漏报和误报。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在船舶行为异常检测方面开展了大量研究，取得了一系列成果。
总的来说，船舶行为异常检测方法可以分为以下几类：1.基于规则的方法:该方法主要依赖于专家经验和领域知识，制定一系列规则来判断船舶行为是否异常。
例如，设定船舶速度、航向、距离等指标的阈值，超过阈值则判定为异常。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.AIS数据预处理:针对原始AIS数据存在的噪声、缺失值等问题，研究AIS数据预处理方法，包括数据清洗、数据降噪、轨迹插值等，以提高数据的质量和可用性。
2.空间相似度度量:研究适用于船舶轨迹数据的空间相似度度量方法，例如欧氏距离、豪斯多夫距离、动态时间规整（DTW）等，用于计算船舶之间的空间相似性。
3.船舶行为异常定义:根据实际应用场景，定义船舶行为异常的类型，例如，偏离航线、非法入侵、异常停泊等，并制定相应的判定标准。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与案例分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.数据收集与预处理:从相关机构获取船舶AIS数据，并对数据进行清洗、降噪、插值等预处理，以提高数据的质量和可用性。
2.空间相似度度量方法研究:研究适用于船舶轨迹数据的空间相似度度量方法，例如欧氏距离、豪斯多夫距离、动态时间规整（DTW）等，并比较不同方法的优缺点。
3.船舶行为异常定义:根据实际应用场景，定义船舶行为异常的类型，例如，偏离航线、非法入侵、异常停泊等，并制定相应的判定标准。
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.基于空间相似度的船舶行为异常检测:不同于传统的基于规则或统计模型的方法，本研究将空间相似度引入船舶行为异常检测，提出了一种新的基于空间相似度的船舶行为异常检测方法，以期提高检测的准确性和效率。
2.结合统计分析方法:在构建模型过程中，将结合统计学方法对船舶行为进行分析，例如，利用概率统计、假设检验等方法，以提高模型的可靠性和稳定性。
3.案例分析:本研究将选取典型的船舶行为异常案例，利用所构建的模型对案例数据进行分析，以验证模型的有效性和实用性，并为实际应用提供参考。
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] 黄勇, 郭晨, 王强, 等. 基于改进 LSTM 的船舶轨迹预测模型[J]. 中国航海, 2021, 44(4): 84-90.
[2] 王乐, 王文波, 付强, 等. 基于 AIS 数据的船舶异常行为检测方法综述[J]. 海军工程大学学报, 2020, 32(6): 1-12.
[3] 董盼盼, 张新, 付卫东, 等. 基于改进 Hausdorff 距离的船舶轨迹相似度度量[J]. 哈尔滨工程大学学报, 2020, 41(2): 261-267.
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