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通过对某机场环境因素、鸟类活动等数据进行综合分析,在收集、规范、完善鸟情数据集的基础上,给出了鸟情数据预处理方法,提出了基于BAM(双向联想记忆)神经网络算法的鸟情预测模型,确定了鸟情预测模型输入、输出参数.通过机场实际鸟情数据对鸟撞模型做仿真预测,仿真结果证明BAM神经网络比传统的前馈型神经网络的预测误差更小,预测效果更好.