論文の概要: Improved Aircraft Environmental Impact Segmentation via Metric Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13830v2
• Date: Sun, 10 Sep 2023 20:31:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 19:37:15.373696
• Title: Improved Aircraft Environmental Impact Segmentation via Metric Learning
• Title（参考訳）: 計量学習による航空機環境影響セグメンテーションの改善
• Authors: Zhenyu Gao, Dimitri N. Mavris
• Abstract要約: この研究は、計量学習を用いて航空機の環境影響セグメンテーションのための重み付き距離メトリクスを学習する。 本研究は, 航空機の環境影響をよりよく反映して, 航空機のセグメンテーションの精度を高めることができることを示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6317061277457001
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate modeling of aircraft environmental impact is pivotal to the design of operational procedures and policies to mitigate negative aviation environmental impact. Aircraft environmental impact segmentation is a process which clusters aircraft types that have similar environmental impact characteristics based on a set of aircraft features. This practice helps model a large population of aircraft types with insufficient aircraft noise and performance models and contributes to better understanding of aviation environmental impact. Through measuring the similarity between aircraft types, distance metric is the kernel of aircraft segmentation. Traditional ways of aircraft segmentation use plain distance metrics and assign equal weight to all features in an unsupervised clustering process. In this work, we utilize weakly-supervised metric learning and partial information on aircraft fuel burn, emissions, and noise to learn weighted distance metrics for aircraft environmental impact segmentation. We show in a comprehensive case study that the tailored distance metrics can indeed make aircraft segmentation better reflect the actual environmental impact of aircraft. The metric learning approach can help refine a number of similar data-driven analytical studies in aviation.
• Abstract（参考訳）: 航空機の環境影響の正確なモデリングは、負の航空環境影響を軽減するための運用手順と政策の設計に重要である。 航空機環境影響セグメンテーション(英語: aircraft environmental impact segmentation)は、航空機の特徴に基づいて同様の環境影響特性を持つ航空機を集合させるプロセスである。 このプラクティスは、航空機の騒音と性能モデルが不十分な多くの航空機をモデル化し、航空環境への影響をよりよく理解するのに役立つ。 航空機間の類似度を測定することで、距離メートル法は航空機のセグメンテーションの核となる。 航空機のセグメンテーションの伝統的な方法はプレーン距離メトリクスを使用し、教師なしのクラスタリングプロセスで全ての特徴に等しい重みを割り当てる。 本研究では,航空機の燃料燃焼,排出,騒音に関する弱教師付きメトリック学習と部分情報を用いて,航空機の環境影響分節化のための重み付け距離メトリクスを学習する。 本研究は, 航空機の環境影響をよりよく反映させるため, 距離測定値の調整により, 航空機のセグメンテーションの精度を向上できることを示す。 計量学習アプローチは、航空における同様のデータ駆動分析研究を洗練させるのに役立つ。

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