A data-driven framework for modelling complexity in terminal manoeuvring area
This paper presents an objective, data-driven framework for quantifying air traffic complexity in the Terminal Manoeuvring Area (TMA) using historical ADS-B data from Singapore TMA. The motivation for developing this framework stems from the limitations of traditional subjective measures, which are...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Lim, Zhi Jun, Dhief, Imen, Pham, Duc-Thinh, Alam, Sameer, Delahaye, Daniel |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Mechanical and Aerospace Engineering |
التنسيق: | Conference or Workshop Item |
اللغة: | English |
منشور في: |
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/181825 https://www.sesarju.eu/SIDS2024 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Air traffic structuration based on linear dynamical systems
بواسطة: Juntama, Paveen, وآخرون
منشور في: (2021) -
Predicting aircraft landing time in extended-TMA using machine learning methods
بواسطة: Dhief, Imen, وآخرون
منشور في: (2021) -
Airfusion: a machine learning framework for balancing air traffic demand and airspace capacity through dynamic airspace sectorization
بواسطة: Zhou, Wei, وآخرون
منشور في: (2023) -
Advancing beyond conformal conflict resolution in air traffic control: balancing efficiency and conformance
بواسطة: Guleria, Yash, وآخرون
منشور في: (2024) -
A distributed metaheuristic approach for complexity reduction in air traffic for strategic 4D trajectory optimization
بواسطة: Juntama, Paveen, وآخرون
منشور في: (2021)