1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的迅猛发展以及海洋战略地位的日益凸显，船舶自动识别系统（AutomaticIdentificationSystem,AIS）作为一种重要的海上航行安全保障技术，近年来得到了广泛应用。
AIS能够实时采集船舶的静态信息和动态信息，为海上交通管理、海上安全监管、海上搜救等提供了重要的数据支撑。
然而，海量的AIS数据也给传统的数据处理方法带来了巨大的挑战，如何高效、准确地处理和分析AIS数据，已成为当前亟待解决的关键问题。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者对AIS数据的处理和应用进行了大量的研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在AIS数据处理方面取得了一定的进展，主要集中在AIS数据清洗、AIS数据异常检测、AIS数据插值和补全等方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究主要围绕以下几个方面展开：1.AIS数据清洗与去噪：针对AIS数据中存在的噪声数据、错误数据等问题，研究基于机器学习的数据清洗和去噪方法，提高AIS数据的质量。
2.AIS数据异常检测：针对AIS数据中存在的异常数据，研究基于机器学习的异常数据识别和处理方法，保障AIS数据的准确性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验验证和案例分析相结合的方法，逐步推进研究工作。
首先，进行文献调研，了解AIS数据的特点、数据质量问题以及机器学习在AIS数据处理中的应用现状，为研究方案的设计提供理论基础。
其次，收集和整理AIS数据，并对数据进行预处理，例如数据清洗、数据转换、特征提取等，为后续的模型训练和分析做好准备。
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.将机器学习技术应用于AIS数据处理领域，探索基于机器学习的AIS数据清洗、异常检测、插值补全和数据融合方法，为AIS数据处理提供新的思路和方法。
2.构建基于机器学习的AIS数据分析模型，例如船舶轨迹预测模型、船舶行为识别模型、海上交通流分析模型、海上异常事件检测模型等，为AIS数据分析提供新的工具和手段。
3.将AIS数据与其他海洋数据进行融合，例如气象数据、水文数据、遥感数据等，构建多源海洋数据融合模型，为海洋综合管理和应用提供更comprehensive、更intelligent的数据支持。
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.刘忠宝,王亚男,李广伟,等.基于机器学习的AIS数据驱动船舶航迹预测方法综述[J].海洋信息,2023,42(02):51-60.
2.刘笑男,王党锋,刘明.基于机器学习方法的AIS数据质量评估综述[J].海洋测绘,2023,43(01):1-8 24.
3.张晶,王党锋,张志伟,等.基于机器学习的AIS数据异常检测技术综述[J].水运工程,2022,54(10):145-153.
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