气象因素对通用航空安全风险的影响

为提升通用航空气象因素安全风险的预测精度,本文结合低空通用航空的飞行特点,采用具有动态信息处理能力的Elman神经网络模型进行数据分析,针对搜集到的数据,分别采用了Elman、BP、TCN神经网络模型进行预测,最终得出结论:Elman预测结果平均绝对误差为1.937%,相较于BP、TCN更小,有着较高的预测精度,同时泛化能力也很强,能够用于预测气象因素对通用航空安全风险造成的影响,在通用航空飞行领域中有着一定的预测应用价值。