| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| ·问题的提出 | 第11页 |
| ·国内外研究的现状 | 第11-16页 |
| ·国内外生态经济理论研究现状 | 第11-15页 |
| ·国内外安全投入分析研究概述 | 第15-16页 |
| ·相关理论问题的界定 | 第16-18页 |
| ·安全投入的概念界定 | 第16页 |
| ·安全投入研究的意义 | 第16-17页 |
| ·生态经济理论概述 | 第17-18页 |
| ·主要研究思路及方法 | 第18-20页 |
| 第2章 生态经济系统与安全经济基本理论分析 | 第20-25页 |
| ·安全经济系统是生态系统内部的一个生命系统 | 第20-21页 |
| ·安全经济系统与生态系统的相似性 | 第21-22页 |
| ·安全经济系统与生态系统的差异 | 第22-25页 |
| ·分解者的作用差异 | 第22-23页 |
| ·系统目标的差异 | 第23页 |
| ·氧化还原机制 | 第23页 |
| ·单位面积上的组成单元的多样性差异 | 第23页 |
| ·能量基础的差异 | 第23-24页 |
| ·生产者——消费者——分解者空间分布上的差异 | 第24页 |
| ·消费者主导与分解者主导的差异 | 第24页 |
| ·人的主观抑制性 | 第24-25页 |
| 第3章 基于生态经济理论的安全生产成本指标体系研究 | 第25-37页 |
| ·生态经济理论的观点 | 第25页 |
| ·安全投入指标体系设计基础 | 第25-26页 |
| ·安全投入指标体系的定义 | 第26页 |
| ·建立安全投入指标体系的原则 | 第26-28页 |
| ·基于生态经济理论的企业安全投入指标体系设计 | 第28-34页 |
| ·生态经济指标体系 | 第28-31页 |
| ·安全经济指标体系 | 第31-34页 |
| ·安全生产成本指标的权重分析方法 | 第34-36页 |
| ·关联度分析方法 | 第36-37页 |
| 第4章 企业安全投入预测优化算法 | 第37-44页 |
| ·BP 神经网络 | 第37-41页 |
| ·概述 | 第37-38页 |
| ·BP 神经网络的结构 | 第38-40页 |
| ·BP 神经网络参数的选取 | 第40-41页 |
| ·BP 神经网络的优缺点 | 第41页 |
| ·遗传算法 | 第41-44页 |
| ·遗传算法的定义 | 第41-42页 |
| ·遗传算法步骤 | 第42-43页 |
| ·GA-BP 算法模型 | 第43-44页 |
| 第5章 实证分析 | 第44-62页 |
| ·确定各指标的权重 | 第44-47页 |
| ·关联度分析 | 第47-48页 |
| ·安全投入产出模型及MATLAB 仿真 | 第48-62页 |
| ·MATLAB 神经网络工具箱 | 第48页 |
| ·MATLAB 遗传算法工具箱 | 第48-49页 |
| ·安全投入产出GA-BP 网络模型 | 第49-56页 |
| ·对训练好的网络利用多目标遗传算法工具箱函数进行优化 | 第56-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 附录Ⅰ GA-BP 安全投入预测计算程序 | 第64-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第75页 |