基于机器学习的船旗国安全监管优化：数据驱动的船舶缺陷智能识别与风险评估

为解决船旗国监管效率不足问题，研究人员采用机器学习方法分析6008份PSC报告，开发出基于Naive Bayes算法的船舶缺陷预测模型，准确率达73.4%，可精准定位安全（safety）、安保（security）和环境（environment）三大领域的缺陷风险。该研究首次实现船旗国"第一道防线"的智能化升级，为PSC等后续检查提供决策支持。

　　

全球海运贸易量持续增长背景下，船舶数量激增导致安全监管压力剧增。尽管国际海事组织(IMO)通过港口国监督(Port State Control, PSC)建立"最后防线"，但船旗国作为"第一道防线"的监管效能不足问题长期存在。传统检查方法存在效率低下、成本高昂等缺陷，且现有目标因子系统仅能评估风险等级，无法定位具体缺陷领域。更严峻的是，新冠疫情导致2020年后检查数据断层，进一步加剧监管盲区。

针对这一系列挑战，土耳其研究团队创新性地将机器学习技术引入船旗国监管体系。研究选取土耳其船队作为对象，收集巴黎备忘录(Paris MoU)、东京备忘录(Tokyo MoU)等四大区域6008份PSC报告，采用树增强朴素贝叶斯(TAN)、增强朴素贝叶斯(ANB)等三种算法构建预测模型。通过分析2014-2023年检查数据（剔除疫情期间异常值），首次实现船舶缺陷的精准预测与缺陷领域定位的双重突破。

关键技术包括：1）多备忘录数据整合与清洗，建立包含船舶年龄(ship age)、船级社(classification society)等核心特征的数据库；2）采用贝叶斯网络构建缺陷预测模型，通过十折交叉验证优化参数；3）开发缺陷区域预测子系统，覆盖安全、安保等六大领域；4）基于SHAP值进行特征重要性分析，识别关键决策变量。

研究发现

1. 模型性能：整体缺陷预测准确率达73.4%，各缺陷领域预测精度介于64.6%-99.4%。其中"消防安全"领域预测性能最优（99.4%），证实模型在特定场景的突出表现。

2. 关键影响因素：SHAP分析揭示船舶年龄、船级社和船舶缺陷指数(ship deficiency index)构成核心决策三角。10年以上船龄船舶的缺陷风险骤增2.3倍，非IACS成员船级社检验船舶风险提升1.8倍。

3. 场景验证：蒙特卡洛模拟显示，模型较传统方法可减少38%的无效检查，同时将高风险船舶识别率提升至89%。

讨论与意义
该研究突破性地将机器学习引入船旗国监管，其创新性体现在：1）首次构建船旗国专属的智能检查系统，实现从"被动响应"到"主动预防"的转变；2）开创缺陷领域定位技术，使检查资源可精准投向高风险模块；3）为IMO《2025智能航运路线图》提供关键技术支撑。

实际应用中，该模型可使船旗国年度检查成本降低25%，同时将事故率降低12%。对船东而言，系统提供的预检报告可帮助针对性改进，避免PSC扣船损失。政策层面，研究证实船舶年龄监管阈值应下调至8年，并建议将船级社资质纳入风险评级体系。

局限性在于数据受新冠疫情影响存在断层，且模型在小型船舶(<5000GT)场景表现稍逊（准确率降低9%）。未来研究将融合AIS动态数据提升实时性，并探索深度学习在复杂缺陷关联分析中的应用。这项发表于《Ocean》的研究，为全球海事安全监管数字化转型树立了新范式。