| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·选题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·航空公司不安全事件的内涵 | 第10-11页 |
| ·国内外相关研究综述 | 第11-14页 |
| ·国内民航不安全事件预测的研究现状 | 第11-13页 |
| ·国外民航不安全事件预测的研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文研究内容、思路和方法 | 第14-15页 |
| 第二章 航空公司不安全事件预测的预备知识 | 第15-26页 |
| ·航空公司不安全事件预测模型与方法的确定 | 第15-17页 |
| ·航空公司不安全事件预测简介 | 第15页 |
| ·航空公司不安全事件的基本特征 | 第15-16页 |
| ·航空公司不安全事件预测模型与方法的确定 | 第16-17页 |
| ·主成份分析法介绍 | 第17-18页 |
| ·BP 神经网络方法介绍 | 第18-26页 |
| ·人工神经网络的特点和模型 | 第18-19页 |
| ·BP 神经网络的结构和学习过程 | 第19-23页 |
| ·BP 神经网络的不足与改进 | 第23-26页 |
| 第三章 基于主成份分析的航空公司不安全事件影响因素（预测模型的输入样本）的确定 | 第26-40页 |
| ·航空公司不安全事件影响因素分析 | 第26-33页 |
| ·不安全行为 | 第30-31页 |
| ·不安全行为的前提条件 | 第31-32页 |
| ·不安全的监督 | 第32页 |
| ·组织影响 | 第32-33页 |
| ·用主成份分析法选取影响航空公司不安全事件的主要因素 | 第33-40页 |
| 第四章 基于BP 神经网络的航空公司不安全事件预测 | 第40-51页 |
| ·基于BP 神经网络的航空公司不安全事件预测系统的分析 | 第40-42页 |
| ·网络结构的确定 | 第40页 |
| ·隐含层神经元数的确定 | 第40-41页 |
| ·网络学习参数的选取 | 第41页 |
| ·样本数据的处理 | 第41-42页 |
| ·MATLAB 神经网络工具箱 | 第42-44页 |
| ·神经网络工具箱函数 | 第42-43页 |
| ·MATLAB 中BP 网络的训练过程 | 第43-44页 |
| ·BP 神经网络程序设计的MATLAB 实现 | 第44-49页 |
| ·BP 网络模型应用于航空公司不安全事件预测的仿真及结果分析 | 第49-51页 |
| 第五章 结论 | 第51-53页 |
| ·结论 | 第51页 |
| ·进一步研究的建议 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 作者简介 | 第57页 |
