1. 题目来源
国际海事组织（IMO）成员国审核（IMSAS）制度旨在评估成员国履行国际海事公约义务的有效性，提升全球航运安全和海洋环境保护水平。
然而，现有的审核机制主要依赖文件审查和现场视察，缺乏对成员国海事安全绩效的量化评估，难以真实反映其履约情况。
鉴于此，本研究拟以“基于事故原因和PSC数据的IMO成员国审核评价”为题，探索建立一种更加客观、科学的成员国审核评价方法。
2. 应完成的主要内容
本研究将在分析海事事故原因和港口国监督（PSC）数据的基础上，构建IMO成员国审核评价指标体系和模型，并进行案例分析，具体内容包括：
深入分析海事事故致因理论和模型，梳理PSC数据构成和指标体系，探讨事故原因与PSC数据之间的关联性。
依据科学性、系统性、可操作性等原则，构建IMO成员国审核评价指标体系，包括指标选取、权重确定等。
选择合适的数学模型，构建基于事故原因和PSC数据的成员国审核评价模型，并对模型进行参数估计、检验和适用性分析。
3. 基本要求及完成的成果形式
本研究需满足以下基本要求：
遵循学术规范，保证研究过程的科学性和严谨性。
数据来源可靠，模型构建合理，分析结果准确。
论文结构完整，逻辑清晰，语言流畅，图表规范。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 黄儒强, 吴兆麟, 郑中义. 基于机器学习的船舶PSC风险预测研究进展[J]. 中国航海, 2021, 44(04): 70-77.
2. 付丽娜, 郭文杰, 刘敬辉, 等. 基于机器学习方法的船舶PSC检查结果预测模型[J]. 中国航海, 2021, 44(01): 67-73.
3. 王涛, 郭文杰, 贾世杰, 等. 基于机器学习的船旗国履约表现评价研究[J]. 航海技术, 2021, 42(01): 9-14.
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