La simulación de evacuación es un método importante para estudiar y evaluar la seguridad de la evacuación de pasajeros, y la clave radica en si puede predecir con precisión el comportamiento de evacuación del personal en diferentes entornos. Los modelos existentes tienen buena adaptabilidad en entornos de edificios, pero tienen una adaptabilidad más débil para la evacuación de personal en cabinas de aeronaves civiles con más obstáculos y mayores impedimentos. Nos enfocamos en el entorno del pasillo estrecho en los aviones y utilizamos una red neuronal BP para establecer un modelo de desplazamiento continuo para la evacuación del personal. Comparamos la precisión de la simulación del tiempo de evacuación con el modelo de fuerza social basado en el desplazamiento continuo y comparamos además la similitud del comportamiento del proceso de evacuación del personal. Los resultados muestran que ambos modelos estaban cerca de los valores experimentales al simular el tiempo de evacuación, mientras que nuestro modelo de evacuación de red neuronal BP basado en datos experimentales fue más preciso en predecir el proceso de evacuación del personal, mostrando detalles más realistas como la probabilidad de conflictos y la evolución de cuellos de botella en el pasillo cruzado.