1. 研究目的与意义（文献综述）

1.研究的目的和意义

随着现代化社会的发展，海上运输成为国际贸易最主要的运输方式之一。船舶数量的急剧增加直接导致了海上交通事故频繁地发生，造成大量的人员伤亡和财产损失。海上交通运输最令人关切的首要问题就是事故和安全，所有的海上交通设备、助航设施以及海上交通管理系统等几乎都是为了防止事故发生和保证人生及财产安全，只有对海上交通事故的原因进行深入的分析才能防患于未然。

聚类分析指将物理或抽象对象的集合 分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程，其目的就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学， 计算机科学，统计学，生物学和经济学等。海上交通事故的原因是多方面的，包括船舶设施的性能、船员的素质、航线、天气等等，为保证海上运输通道的安全，需要对已发生事故的原因进行归类分析，通过聚类算法的对比，从不同角度发掘船舶交通事故发生的规律，对其根本原因进行关联性建模，根据分析结果对船舶交通安全管理做出相应的改革，以防止类似事故的再发生。

2. 研究的基本内容与方案

本毕业设计主要讲述了聚类算法在水上交通事故实分析例中的应用，针对长江船舶事故的一个数据集进行分析。提取船舶交通事故的多个事故属性和致因要素，选取两种以上的聚类算法对其展开分析，挖掘船舶事故发生在多个因素里的潜在规律。

1. 翻阅相关文献，了解聚类算法的基本定义及其应用，掌握两种以上不同的聚类算法

2. 学习matlab的使用，熟练掌握聚类算法在matlab程序中的实际运算操作

3. 研究计划与安排

1-6周：翻阅文献了解聚类算法的基本定义及应用，掌握两种以上典型聚类算法

7-11周：学习matlab的使用，将数据集在matlab程序上运用不同聚类算发进行运算分析

12-14周：比较计算结果，得出结论

4. 参考文献（12篇以上）

参考文献：

[1] :邬慧国等，基于模糊聚类的海上交通事故分析[m]，中国航海，2013（3），36-1

[2] 王岩， 基于模糊聚类的交通事故分类分析 [m]，长沙，湖南警察学院交通管理系，2013