在航空安全领域，飞行事故的影响可谓是双重的，一方面是直接威胁到乘客与机组人员的生命安全，另一方面则给航空公司乃至整个社会带来巨额的经济损失。因此，对于飞行事故的预防和风险管控成为了航空业研究的重点，旨在减少事故发生概率及潜在损失。
随着科技的发展，尤其是机器学习技术的成熟，出现了多种用于预测飞行事故的新方法。其中一种具有显著成效的便是基于多层感知器（MLP）神经网络的大额损失飞行事故预测模型。MLP神经网络是一种深度学习模型，它能够模拟生物神经系统的计算方式，通过学习与训练能够处理复杂的非线性关系问题。
在这项研究中，科研人员通过深入分析航空领域中的大量飞行事故案例，试图揭示导致高额损失飞行事故的潜在因素，并运用MLP神经网络的方法构建了一个有效的预测模型。该模型的测试和验证是基于CASE数据库中的飞行事故数据，结果表明模型具有较好的拟合度和预测准确性。
过往的研究通常集中在逻辑回归分析、随机模拟或是关联度分析等传统方法。例如，罗晓利曾对1990年至2003年间中国民航的飞行事件进行了统计分析，而杜红兵和李珍香则深入研究了全球以及国内进近着陆运输飞行事故的原因及其预防措施。王永刚与吕学梅则专门分析了民航事故症候数据的关联度，SALAM R G_4则通过随机模拟研究了事故概率和损失程度。这些研究都在不同程度上为飞行事故的预测与预防做出了贡献。
然而，MLP神经网络的引入为飞行事故预测带来了新的突破。在本研究中，MLP神经网络不仅能够识别可能导致大额损失的飞行事故的关键因素，还能根据历史数据模拟现实情况，预测未来可能发生的风险。案例验证显示，机身价值和飞机年龄是影响大额损失飞行事故的重要因素。这表明，对于那些价值更高或较老旧的飞机，需要格外的关注和更为严格的维护及检查措施。
该预测模型的提出和应用，对于航空公司的风险管理具有十分重要的意义。通过这种先进的数据建模技术，航空公司可以更加精确地识别潜在的高风险情况，从而提前采取相应的预防措施。例如，对于那些被模型预测为高风险的航班，航空公司可以增强机组人员培训，进行更为频繁的飞机维护检查，或者重新规划航线等。此外，相关监管机构也可以依据模型的预测结果，制定或调整行业安全标准与法规。
此外，该模型的应用也显示出机器学习在航空安全领域的巨大潜力，为其他类似风险评估领域提供了新的思路。它的成功将推动航空安全领域的技术进步，促进风险管理的智能化和自动化发展。
MLP神经网络在大额损失飞行事故预测模型中的应用，不仅有助于减少飞行事故发生的可能性和减轻事故造成的损失，而且对于提升整个航空行业的安全管理水平具有深远的影响。未来，随着数据收集的不断丰富和机器学习技术的不断进步，我们有理由相信，飞行安全将得到更好的保障，飞行事故将得到更为有效的预防和控制。
