1. 本选题研究的目的及意义
船舶交通流量预测作为水上交通安全管理和航运效率提升的关键环节，一直是国内外交通运输领域研究的热点和难点。
准确预测船舶交通流量，对于保障航运安全、优化航线规划、提高港口吞吐能力、促进区域经济发展具有重要意义。
长江作为我国重要的黄金水道，其上游重庆至宜昌段航运资源丰富，但同时也面临着航道条件复杂、船舶流量增长迅速、通航环境压力加剧等挑战。
2. 本选题国内外研究状况综述
船舶交通流量预测作为航运领域的重要研究方向，近年来受到国内外学者广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在船舶交通流量预测方面取得了一定的研究成果，主要集中在以下几个方面：
1.预测方法研究：-时间序列分析方法：利用历史船舶交通流量数据，构建时间序列模型，例如ARIMA模型、灰色预测模型等，对未来流量进行预测。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.长江上游重庆至宜昌段航运发展现状-分析该河段的自然地理特征，如水深、河宽、弯曲度等，以及水文特征，如流量、水位、流速等，为船舶交通流预测提供基础数据。
-调查该河段港口分布、等级、吞吐量等信息，分析港口发展与船舶交通流量之间的关系。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与案例分析相结合的研究方法，按照以下步骤展开：
1.文献综述：查阅国内外相关研究文献，了解船舶交通流量预测的研究现状、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：收集长江上游重庆至宜昌段的船舶交通流量数据、港口吞吐量数据、水文数据、气象数据、经济数据等，为模型构建和预测提供数据支撑。
数据来源包括政府部门统计数据、行业协会数据、相关研究机构数据以及实地调研数据等。
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.研究区域的聚焦：-相较于以往对长江整体或下游航段的研究，本研究聚焦于长江上游重庆至宜昌段，该河段航运条件复杂，流量预测难度更大，研究成果更具针对性和实用价值。
2.预测方法的融合：-将传统的时间序列分析方法、回归分析方法与新兴的机器学习方法相结合，构建更加精准、可靠的船舶交通流量预测模型。
-探索多种预测方法的组合应用，例如将时间序列分析方法与回归分析方法结合，或将机器学习方法与时间序列分解方法结合，以期提高预测精度和模型的解释能力。
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]熊浩,王建华,范俊,等.基于CEEMDAN-LSTM-Attention模型的长江航运经济预测[J].水运工程,2022,54(10):5-14.
[2]易木根,邓华锋,张发根,等.基于灰色模型和神经网络组合模型的船舶交通流量预测[J].水运工程,2021,53(04):14-21.
[3]李文勇,王建华,熊浩,等.基于组合模型的三峡库区货运量预测[J].水运工程,2021,53(05):1-8.
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