Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning for Flight Demand Forecasting

論文の概要: Deep Learning for Flight Demand Forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04476v3
Date: Thu, 4 Nov 2021 21:55:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-29 05:07:12.944521
Title: Deep Learning for Flight Demand Forecasting
Title（参考訳）: 航空需要予測のための深層学習
Authors: Liya Wang, Amy Mykityshyn, Craig Johnson, Benjamin D. Marple
Abstract要約: この研究は、より良いデータソースと堅牢な予測アルゴリズムという2つの重要な側面から予測精度を改善することを目指している。我々は,シーケンス・ツー・シークエンス(seq2seq)とシークエンス・シークエンス(seq2seq)のDL手法を用いて予測モデルを訓練した。より優れたデータソースによって、注意を持つseq2seqは、古典的自己回帰(AR)予測法と比較して平均2乗誤差(mse)を60%以上削減することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Inspired by the success of deep learning (DL) in natural language processing (NLP), we applied cutting-edge DL techniques to predict flight departure demand in a strategic time horizon (4 hours or longer). This work was conducted in support of a MITRE-developed mobile application, Pacer, which displays predicted departure demand to general aviation (GA) flight operators so they can have better situation awareness of the potential for departure delays during busy periods. Field demonstrations involving Pacer's previously designed rule-based prediction method showed that the prediction accuracy of departure demand still has room for improvement. This research strives to improve prediction accuracy from two key aspects: better data sources and robust forecasting algorithms. We leveraged two data sources, Aviation System Performance Metrics (ASPM) and System Wide Information Management (SWIM), as our input. We then trained forecasting models with DL techniques of sequence to sequence (seq2seq) and seq2seq with attention. The case study has shown that our seq2seq with attention performs best among four forecasting algorithms tested. In addition, with better data sources, seq2seq with attention can reduce mean squared error (mse) over 60%, compared to the classical autoregressive (AR) forecasting method.
Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)における深層学習(DL)の成功に触発された我々は,戦略的時間帯(4時間以上)での出発需要を予測するために最先端のDL技術を適用した。この研究はmitreが開発したモバイルアプリケーションであるpaper(英語版)をサポートしており、多忙な期間に出発遅延の可能性をよりよく認識できるように、一般航空(ga)の運航者への出発需要を予測する。パサーが以前設計した規則に基づく予測手法を含む実演では、出発需要の予測精度は改善の余地があることを示した。本研究は,データソースの改善とロバスト予測アルゴリズムの2つの重要な側面から予測精度の向上を目指している。入力には、ASPM(Aviation System Performance Metrics)とSWIM(System Wide Information Management)という2つのデータソースを活用しました。次に,シーケンス to シーケンス (seq2seq) とseq2seq (seq2seq) のDL手法を用いて予測モデルを訓練した。ケーススタディでは,seq2seqの注目度がテストされた4つの予測アルゴリズムで最高の結果を示した。さらに、より良いデータソースを持つseq2seqは、従来の自己回帰(ar)予測法と比較して平均二乗誤差(mse)を60%以上削減することができる。

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