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。