论文以曹妃甸海事处辖区海上交通流为研究对象，结合系统论和数理统计思想，并基于关联规则的Apriori算法，分析海上交通流数据，以期深层次信息融合与知识发现，为海事资源与海上交通指挥优化提供支持。曹妃甸海事处所辖水域范围广阔，港口与航运等发达，但海事现有可统计数据资源庞杂且没有得到有效运用，因此，如何有效整合、聚类并关联海上交通流中各因素，对于海事资源与交通指挥的优化意义重大，且随着海上船舶数量迅增和港口贸易的迅速发展，对海域监控、安全应急、信息播发以及预警等需求极为迫切，这意味着对交通流进行聚类与关联分析的必要性。首先，概念上总括海上交通与交通流理论，并根据论文需要对基于关联规则的Apriori算法进行界定，分析海上交通流主要影响因素，明晰关联规则的技术定义，并基于不同的标准对关联规则进行分类，就与论文研究相关的关联规则算法进行了讨论。其次，从海上交通管理的基础分析了曹妃甸海上交通环境、海事智能交通管理现状；明晰了海上交通指挥业务流程；总结提炼曹妃甸海上交通流管理存在的问题，在此基础上提出交通流管理的总体需求，表明论文研究的现实意义。再次，展开基于关联规则的海上交通流管理研究，以曹妃甸海事处所辖水域为交通流数据信息选取范围，通过曹妃甸海上交通流数据分类与选取、交通流数据分析模型等小节完成曹妃甸海事资源优化研究过程。最后，基于第四章的交通流分析过程，完成曹妃甸海上交通流管理优化及实施。给出海上交通流关联结果分析，给出海事资源优化措施，并依据交通流分析算法，提出了交通流分析成果的实施保障。