飞行安全是航空公司赖以生存和发展的基础。“十一五”期间,中国民航进入了新一轮快速增长期,与此同时,民航各个行业,包括空管系统在内,都承受着航空运输业高速发展带来的巨大压力,都在努力争取采取措施保障航空运输的安全与正常。近年来空中交通安全事故不间断地发生,已经发展到让人堪忧的地步。根据“飞行安全基金会”的统计,2009年截止到6月份全球已发生十几起商业民航事故,为十年之最。多年来的事故调查表明,3/4的事故都是由于人为原因造成的。空中交通管制员(以下简称管制员)是系统设备的控制者和指挥者,如果他们的表现欠佳,则会造成管制混乱、航班延误、生命危险等后果,直接影响民航的运行效率。因此,管制员岗位匹配的研究,对空管系统的管制员选拔、人员队伍素质的优化提供理论依据。本研究是基于BP神经网络的管制员岗位匹配测算模型的研究和设计。目的是要通过BP神经网络的运算,从定性和定量角度对管制员岗位匹配深入研究。围绕管制员岗位匹配,本研究重点从以下几个部分展开讨论：首先,在文献查阅的基础上,对湖北空管分局的实地调研,了解管制员在岗位匹配测算指标方面存在的问题,例如测算指标难以量化,测评手段单一,测评内容不够全面等,这一部分主要是为后面对管制员岗位匹配进行测算奠定基础。其次,重点设计了管制员岗位匹配测算指标体系。在管制员工作分析的基础上,从知识、专业技能、一般技能和身体与心理素质四个方面初步构建了管制员岗位匹配的测算指标体系。为了保证指标体系的科学性和适用性,运用李克特量表法,采用问卷的形式征求空管界专家的意见和建议对指标体系进行了优化,最终选取了18个主要指标来构建模型进行实证研究。再次,以三层BP神经网络模型为主,构建了基于BP神经网络的管制员岗位匹配测算模型。此部分的重点是样本数据的获取,本研究的样本数据来源于湖北空管分局几位专家对各指标的评分。最后,以湖北空管分局管制员岗位匹配为实例,建立网络参数及训练函数,通过实例来验证BP神经网络用于岗位匹配测算完全可行,在解决此类问题具有一定的优势。本研究以BP神经网络为基础,建立管制员岗位匹配度测算模型,并对湖北空管分局的管制员岗位匹配度进行实例测算。一方面克服了在综合评价中人为确定权重的困难和随机性的影响,扩大了BP神经网络的运用领域；另一方面为我国建立管制员岗位匹配测算指标体系提供理论基础,对空管系统的管制员选拔、人员队伍素质的优化提供理论依据,有利于我国民航运输的安全和运行效率。