针对飞机飞行性能模型的非线性、动态性的特点，分析了影响飞行性能的关键要素。飞行员的操纵量，提出了基于神经网的数据建模方法。该方法在BP神经网络构的基础上，加入了外部输入量的延迟和输出量的反馈连接，建立了NARX神经网络预测模型。该模型利用飞行模拟器采集的飞行数据训练网络，并对训练好的网络进行验证和评估。实验果表明，与BP神经网络以及引入动量因子和自适应调整学习的改进BP神经网络相比，NARX神经网络预测模型收敛速度和预测结果更好，可以长期准确地预测飞行性能模型。