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Article summary:
1. ATM现代化和研究项目正在全球许多地区开展，这些项目旨在实现空中交通管理的全球一体化。
2. 飞行轨迹预测方法包括基于物理、基于滤波和基于人工智能的方法，其中基于人工智能的方法最受欢迎并取得了良好的性能。
3. 本文旨在评估和比较线性回归、随机森林、XGBoost和深度神经网络模型在考虑天气不确定性和飞机意图的4D轨迹预测中的训练性能。
Article analysis:
这篇文章的标题是“在4D轨迹预测中使用数据驱动方法：常见基于人工智能模型的比较”。从标题来看，文章似乎旨在比较不同基于人工智能的模型在4D轨迹预测中的性能。然而，由于只有标题提供了关于文章内容的信息，我们无法对其潜在偏见及来源、片面报道、无根据的主张、缺失的考虑点、所提出主张的缺失证据、未探索的反驳、宣传内容，偏袒，是否注意到可能的风险，没有平等地呈现双方等进行详细分析。
要进行批判性分析，我们需要更多关于文章内容和论证方法的信息。