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.


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    Titel :

    Entwicklung eines ATFM-Slot-Vorhersagemodells für die Flugplanung auf Basis von Machine-Learning Algorithmen


    Beteiligte:
    Ebus, F. (Autor:in) / Knabe, F. (Autor:in) / Pak, M. (Autor:in)

    Erscheinungsdatum :

    2021


    Format / Umfang :

    10 pages



    Medientyp :

    Sonstige


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Deutsch




    A new slot allocation for ATFM

    Duong, V. / Ferchaud, F. / Gavoille, C. et al. | IEEE | 2004



    ATFM Studies Remaining Overdeliveries

    E. Ganvert / Y. Greiling / A. Vidal | NTIS | 1998