| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 民航安全评价研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 民航安全预测研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 基于SDR数据的民用航空器指标体系的构建 | 第17-24页 |
| 2.1 SDR数据特征 | 第17-18页 |
| 2.2 指标体系的构建 | 第18-20页 |
| 2.2.1 评价指标构建流程 | 第18页 |
| 2.2.2 指标体系结构的确定 | 第18-20页 |
| 2.3 评价指标体系的确定 | 第20-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于SDR数据的民用航空器安全评价研究 | 第24-48页 |
| 3.1 安全评价理论基础 | 第24-28页 |
| 3.1.1 安全评价的定义 | 第24页 |
| 3.1.2 安全评价程序 | 第24-27页 |
| 3.1.3 安全评价方法的选择 | 第27-28页 |
| 3.2 基于SDR数据的非线性综合评价模型 | 第28-36页 |
| 3.2.1 指标模糊分割模型 | 第28-30页 |
| 3.2.2 MULTIMOORA模型 | 第30-32页 |
| 3.2.3 支持向量机理论 | 第32-36页 |
| 3.3 实例研究 | 第36-46页 |
| 3.3.1 基于指标模糊分割和MULTIMOORA模型的评价实例研究 | 第38-44页 |
| 3.3.2 基于支持向量机模型的评价实例研究 | 第44-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 基于SDR数据的民用航空器预测研究 | 第48-64页 |
| 4.1 预测理论 | 第48-52页 |
| 4.1.1 预测概念 | 第48-49页 |
| 4.1.2 预测步骤 | 第49-51页 |
| 4.1.3 组合预测理论 | 第51-52页 |
| 4.2 基于SDR数据的非线性预测模型 | 第52-57页 |
| 4.2.1 无偏灰色预测模型 | 第52-54页 |
| 4.2.2 RBF神经网络基本理论 | 第54-56页 |
| 4.2.3 灰色神经网络模型 | 第56-57页 |
| 4.3 实例研究 | 第57-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |