交通运输工程

项目概述

港口国监督（PSC）作为国际海事安全保障、海洋污染防治的核心监管制度，在全球航运监管标准日趋严格、区域协同监管不断深化的背景下，成为影响船舶正常营运的关键环节，而当前船东普遍面临航运数据割裂分散、风险预警滞后、合规成本居高不下的困境，传统依靠人工清单核查的事后整改模式难以实现前瞻性风险防控，同时国内外现有PSC相关研究大多聚焦港口监管端，缺少面向船东事前防御的智能化解决方案，也无法充分适配多源异构航运数据的建模需求。本研究立足船东事前防御的核心视角展开，选取全球30座代表性港口2020年至2026年的船舶静态参数、靠港动态轨迹、历史PSC检查记录等海量数据作为研究基础，首先完成多源异构数据的清洗、时空对齐与鲁棒性融合，针对不同国际谅解备忘录缺陷代码不统一的行业痛点编撰标准化缺陷代码字典，并结合行业特征与量化方法构建船舶历史行为、历史缺陷两大类聚合特征，搭建起完善的船舶与港口画像体系；在此基础上，针对PSC数据高维稀疏、正负样本比例约3:97的极端不均衡特性，对DeepFM算法进行改进优化，构建船舶PSC受检概率预测模型，同时结合相关主题模型（CTM）与混合隶属度随机块模型（MMSBM）打造热点缺陷与隐性缺陷预警模型，帮助船只提高自身安全水平；最终将数据体系、两大核心模型与大语言模型技术相结合，采用分层解耦、模块化集成的设计思路搭建完整的PSC智能体框架，打造出集风险预测、隐性缺陷挖掘、合规决策编排、风险评估报告自动生成于一体的落地系统，整套研究严格遵循数据层、模型层、应用层的递进逻辑，完成了从数据治理、算法建模、性能验证到智能系统开发的全链条研发，旨在从技术层面破解船东PSC合规管理的各类现实难题，为航运业海事合规智能化升级提供可行方案。

项目创新点

本项目在研究视角、数据特征构建、算法优化以等多个维度具有创新性，首先不同于现有PSC领域研究普遍偏向港口监管方的固有思路，将研究视角转向被监管的船东群体，聚焦船东事前风险防御的实际诉求，让研究成果更贴合航运企业实际运营场景。在数据与特征工程层面，将分散的数据来源过滤融合，并通过历史行为数据、历史表现数据构建出船舶的动态特征，创新性地参考赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）量化船舶港口到访聚集度，并结合时间衰减算法等构建多层次历史行为与缺陷聚合特征，极大丰富了船舶动态风险画像的维度与精度。在算法模型优化方面，针对PSC样本极端不均衡的问题，在经典焦点损失函数基础上自主设计非对称焦点损失函数，差异化调节正负样本与难分样本的损失权重，结合K-Fold交叉验证策略构建DeepFM*-K集成模型，提升高风险受检船舶的识别稳定性；同时针对PSC现场择优抽检的业务逻辑，设计基于风险层级划分的端部评价指标AP_imp、AUC_imp，并采用概率分位值设置判断阈值，让模型评价与分类规则完全贴合海事监管实操。针对船舶具体缺陷项的风险程度，研究引入了CTM主题模型挖掘船只可能出现的高风险缺陷，再联合MMSBM模型挖缺软聚类的缺陷组合之间的关联性，实现隐性风险的分析挖掘。在系统落地层面，项目将定量预测模块接入智能体，搭建“用户交互层-LLM编排层-技能执行层-数据存储层”四层架构的PSC智能体，拆解出七大独立功能模块并实现模块化解耦调度，打通结构化算法预测结果、海事法规非结构化文本与业务决策之间的链路，形成“风险查询-概率预测-缺陷预警-整改建议-报告输出”的全闭环业务体系，实现了技术模型向实用化智能系统的完整转化。

项目成果及应用前景

本项目经过全流程研发与实验验证，取得了扎实成果，数据层面完成了超千万条船舶靠港、PSC检查数据的标准化治理与融合，建成跨区域PSC缺陷代码字典和多维度船舶、港口特征库，为后续海事大数据研究提供了标准化数据基础；算法模型层面，优化后的DeepFM*-K集成模型测试集AUC达到0.8943，端部核心指标AUC_imp高达0.9443，正类召回率达到0.7640，各项性能均显著优于随机森林、梯度提升树、基础DeepFM等传统算法；系统层面设计构建出模块化PSC智能体，集成船舶信息查询、港口PSC画像分析、缺陷风险排序、合规整改建议生成、综合风险报告编制等核心功能，通过真实船舶靠港案例完成全流程实测，系统运行稳定、输出结果专业可靠，形成了可落地的智能合规工具。本研究成果能够帮助企业转变传统被动迎检、事后整改的模式，实现船舶抵港前PSC风险的精准预判与靶向自查，有效提高船舶安全管理水平，降低船舶滞留概率，减少因滞留产生的时间损失、经济赔偿与运营延误，大幅压缩企业整体合规管理成本，真正实现“一船一港一策”的精细化合规管理；对于全球各区域港口国监督机构、海事管理部门，本研究的风险预测模型、船舶风险画像方法可辅助监管人员优化选船策略，科学分配检查人力与物资资源，提升港口PSC检查的整体效率与监管精准度。在全球海事监管持续收紧、航运企业降本增效需求日益迫切的行业趋势下，PSC智能化合规工具的市场需求将持续增长，本项目成果兼具理论研究价值与产业实用价值，不仅能够解决当下航运行业的现实痛点，也将长期推动海事智能监管技术的迭代与普及。