講演情報
[B-2-21]機械学習を用いた離陸スループットのフィッティングについて
〇山田 泉1、岡 恵1 (1. 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所 電子航法研究所)
キーワード：
航空交通管理、出発空港、機械学習、気象条件、待ち行列現象
効率的な航空交通流の管理のためには，交通流のボトルネックとなる出発空港において実際に離陸できる単位時間あたりの出発機数（離陸スループット）に即した交通需要の管理が必要であるため，気象条件による離陸スループットの変化について定量的なモデル化が必要である．本研究では，成田空港を対象として，離着陸およびブロックアウト／イン時刻データをもとに離陸スループットを計測し，METAR（定時飛行場実況気象通報式）および気象台の観測データとの相関について機械学習でフィッティングを試みたので報告する．