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Titel (EN):
Development of an ATFM Slot Prediction Model for Flight Planning based on Machine Learning Algorithms
Autor(en):
F. Ebus, F. Knabe, M. Pak
Zusammenfassung:
Die zuverlässige Vorhersage potenzieller ATFM-Slots ermöglicht Airlines eine angemessene Reaktion durch Umplanungen, um die Auswirkungen auf den Flugbetrieb möglichst gering zu halten Das hier vorgestellte Vorhersagemodell wurde zur Prognose für das Auftreten von ATFM-Slots für den Flugbetrieb von Austrian Airlines (AUA) entwickelt. Das Modell beruht auf Machine-Learning Algorithmen und berechnet zu jedem Flug die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten eines ATFM-Slots bis zu 24 Stunden im Voraus. Diese Vorhersagen ermöglichen der Flugplanung frühzeitiger zu agieren, um Kostenbelastungen zu vermeiden. Es werden die verwendeten Datensätze, die ausgetesteten Machine-Learning Modelle sowie die wichtigsten Ergebnisse und Einschränkungen erläutert.
Zusammenfassung (EN):
Reliable prediction of potential ATFM slots enables airlines to react appropriately by rescheduling flights to minimize the impact on operations. The predictive model presented here was developed to forecast the occurrence of ATFM slots for Austrian Airlines (AUA) flight operations. Based on machine learning algorithms, the model calculates the probability of an ATFM slot occurring for each flight up to 24 hours in advance. These predictions allow flight planners to act earlier to avoid cost burdens. The datasets used, the tested machine learning models, and the key results and limitations are explained.
Veranstaltung:
Deutscher Luft- und Raumfahrtkongress 2021
Verlag, Ort:
Deutsche Gesellschaft für Luft- und Raumfahrt - Lilienthal-Oberth e.V., Bonn, 2021
Medientyp:
Conference Paper
Sprache:
deutsch
Format:
21,0 x 29,7 cm, 10 Seiten
URN:
urn:nbn:de:101:1-2021092413133938584352
DOI:
10.25967/550053
Stichworte zum Inhalt:
ATFM-Slots, Machine-Learning
Verfügbarkeit:
Download
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Kommentar:
Zitierform:
Ebus, F.; Knabe, F.; Pak, M. (2021): Entwicklung eines ATFM-Slot-Vorhersagemodells für die Flugplanung auf Basis von Machine-Learning Algorithmen. Deutsche Gesellschaft für Luft- und Raumfahrt - Lilienthal-Oberth e.V.. (Text). https://doi.org/10.25967/550053. urn:nbn:de:101:1-2021092413133938584352.
Veröffentlicht am:
24.09.2021