研究課題/領域番号 |
19K21092
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補助金の研究課題番号 |
18H05925 (2018)
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研究種目 |
研究活動スタート支援
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配分区分 | 基金 (2019) 補助金 (2018) |
審査区分 |
0303:土木工学、社会システム工学、安全工学、防災工学およびその関連分野
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研究機関 | 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 |
研究代表者 |
アンドレエバ森 アドリアナ 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 航空技術部門, 研究開発員 (30747499)
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研究期間 (年度) |
2018-08-24 – 2020-03-31
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キーワード | ground holding / air traffic management / synergistic algorithm |
研究成果の概要 |
交通量増加のため、ハブ空港は最大容量で運用されることが多い。そのため、混雑している時間帯において、到着空港近辺では多くの便が空中待機することになってしまう。空中待機時間を削減するために、出発制御が実施されている。しかし、出発時刻や飛行時間の不確定性のため、最適な出発制御時刻のリアルタイム算出が困難である。本研究では、機械学習を用いたリアルタイムの交通流パターン予測とオフラインの出発制御パラメータ最適化に基づいたアルゴリズムを開発した。不確定性を考慮した数値シミュレーションによる出発制御の効果を定量的に評価した。交通流パターンの予測精度が十分であったことから、本アルゴリズムの妥当性を確認した。
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自由記述の分野 |
air traffic management
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
A concept of a traffic pattern classifier applied to optimal ground holding was proposed.The combination of static and dynamic optimization approaches allowed near-optimal solutions easily implemented in real-world. The potential of machine learning for air traffic management was also demonstrated.
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