这篇论文主要探讨了大数据在算法分析中的应用，具体聚焦于港口水域中大型船舶的航迹带宽度和操纵参数的回归分析。随着全球航运业的快速发展和船舶大型化趋势，港口及其周边水域的交通流量显著增加，船舶航行安全问题日益突出。论文通过对大型船舶的航迹带宽度、转弯半径、制动距离和旋回圈半径进行统计分析，旨在找出影响这些关键操纵参数的因素及其影响程度。
论文作者首先基于已有的研究，如曾昆的《基于实态的船舶航迹带宽度和操纵参数的研究》，扩大数据收集范围并进行深入细化，选择了适合本研究的样本。然后运用数理统计方法，特别是多重回归分析技术，对收集到的数据进行建模，得到了关于港口水域大型船舶操纵参数的回归方程。这些方程揭示了各种因素与航迹带宽度、转弯半径、制动距离和旋回圈半径之间的关系。
经过一系列统计检验，如总体显著性、参数显著性和多重共线性检验，论文得出的回归方程表现良好，符合预期的假设。这些方程对于预测不同类型的大型船舶在港口水域的操纵性能具有较高的准确性，而且预测结果与现有的《海港总平面设计规范》相比有所差异，这可能是因为样本主要选取了船长300米以上的大型船只。
论文的结论指出，所得的回归方程对于优化港口设计、提升大型船舶在港口水域的安全航行具有重要的指导意义。它们能够反映不同类型大型船舶的操纵参数与各因素的相关性，并对未来的操纵参数变化进行预测，从而有助于港口资源的高效利用。
关键词：自动识别系统(AIS)数据、多重回归分析、航迹带宽度、操纵参数
这篇研究工作在大数据分析和航海安全领域具有重要的实践价值，为港口规划和船舶操作提供了科学依据，有助于进一步提升港口运营效率和安全性。
