民用航空安全风险预测模型的研究

为进一步提升民用航空安全风险预测能力水平,本文以长短期记忆(LSTM)的典型BP神经网络为基础,设计与优化其具体参数和算法流程,最终搭建基于双向LSTM-BP的民用航空安全风险预测模型,并测试其应用效果。测试结果显示,该模型在准确率的优势相对较为突出,证明该模型的设计取得了初步成功,具有一定的应用价值。

城市空中交通系统的设计构想——以成都市为例

随着成都市这座城市的快速发展,现有的交通能力与人们的日常出行需求之间的矛盾日益凸显。这种大背景环境下,城市空中交通(UMA)的概念逐渐引起了人们的关注~[1]。本文主要以成都市为研究对象,分别从政府交通管理部门、城市空中交通服务商和用户三个角色出发,结合成都市地形特点、人口和建筑分布特点,阐述在成都市未来城市空中交通系统设计过程中,每个角色需要履行的职责,希望为成都市未来的城市空中交通系统的发展提供帮助。