基于BP神经网络的机场次日鸟击风险预测方法

机场鸟击已成为中国民航机场运行安全的最大挑战。根据机场鸟击责任区的定义并结合飞行程序，分析了责任区的空间范围及该范围内飞机起飞爬升、着陆进近的位置和速度。从鸟类、飞机、机场、周边环境和自然气候这5个维度建立了机场鸟击风险水平日变化的评价指标体系，基于反向传播(Back Propagation, BP)神经网络方法构建了机场鸟击责任区次日鸟击风险预测模型和方法。案例机场实际应用表明，BP神经网络在机场次日鸟击风险预测中有良好的应用性，结果准确可靠，可为机场鸟击防范工作提供指导和参考。