論文の概要: Handling Weather Uncertainty in Air Traffic Prediction through an Inverse Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05366v1
• Date: Mon, 07 Apr 2025 15:42:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:29:15.801501
• Title: Handling Weather Uncertainty in Air Traffic Prediction through an Inverse Approach
• Title（参考訳）: 逆アプローチによる航空交通予測における気象不確かさの扱い
• Authors: G. Lancia, D. Falanga, S. Alam, G. Lulli,
• Abstract要約: 逆気象条件、特に対流現象は航空交通管理に重大な課題をもたらす。 本研究では,3次元ガウス混合モデルを用いて,長距離飛行軌道変化の予測を行う。 このモデルは、最大60分間のリルート予測において、堅牢なパフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Adverse weather conditions, particularly convective phenomena, pose significant challenges to Air Traffic Management, often requiring real-time rerouting decisions that impact efficiency and safety. This study introduces a 3-D Gaussian Mixture Model to predict long lead-time flight trajectory changes, incorporating comprehensive weather and traffic data. Utilizing high-resolution meteorological datasets, including convective weather maps and wind data, alongside traffic records, the model demonstrates robust performance in forecasting reroutes up to 60 minutes. The novel 3-D Gaussian Mixture Model framework employs a probabilistic approach to capture uncertainty while providing accurate forecasts of altitude, latitude, and longitude. Extensive evaluation revealed a Mean Absolute Percentage Error below 0.02 across varying lead times, highlighting the model's accuracy and scalability. By integrating explainability techniques such as the Vanilla Gradient algorithm, the study provides insights into feature contributions, showing that they contribute to improving Air Traffic Management strategies to mitigate weather-induced disruptions.
• Abstract（参考訳）: 逆気象条件、特に対流現象は航空交通管理に重大な課題をもたらし、しばしば効率と安全性に影響を及ぼすリアルタイムのリルート決定を必要とする。 本研究では,3次元ガウス混合モデルを用いて,長期の飛行経路変化を予測し,総合的な気象・交通データを組み込んだ。 対流気象図や風速データなどの高解像度気象データセットと交通記録を用いて、このモデルは最大60分間のリルート予測において堅牢な性能を示す。 新たな3次元ガウス混合モデルフレームワークは、高度、緯度、経度を正確に予測しながら不確実性を捉える確率論的アプローチを採用している。 大規模な評価では、平均絶対誤差が0.02未満のリードタイムで示され、モデルの正確さとスケーラビリティが強調された。 Vanilla Gradientアルゴリズムのような説明可能性の手法を統合することで、この研究は、天候による破壊を緩和するための航空交通管理戦略の改善に貢献していることを示す特徴的貢献に関する洞察を提供する。

関連論文リスト

• Advancing Meteorological Forecasting: AI-based Approach to Synoptic Weather Map Analysis [3.686808512438363]
  本研究では,新しい事前処理手法と畳み込みオートエンコーダモデルを提案する。 このモデルでは、現在の大気条件にほぼ一致する歴史的シンフォティック気象図を認識できた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-08T07:46:50Z)
• Generating Fine-Grained Causality in Climate Time Series Data for Forecasting and Anomaly Detection [67.40407388422514]
  我々は、TBN Granger Causalityという概念的微粒因果モデルを設計する。 次に, TBN Granger Causality を生成的に発見する TacSas という, エンドツーエンドの深部生成モデルを提案する。 気候予報のための気候指標ERA5と、極度気象警報のためのNOAAの極端気象基準でTacSasを試験する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-08T06:47:21Z)
• ExtremeCast: Boosting Extreme Value Prediction for Global Weather Forecast [57.6987191099507]
  非対称な最適化を行い、極端な天気予報を得るために極端な値を強調する新しい損失関数であるExlossを導入する。 また,複数のランダムサンプルを用いて予測結果の不確かさをキャプチャするExBoosterについても紹介する。 提案手法は,上位中距離予測モデルに匹敵する全体的な予測精度を維持しつつ,極端気象予測における最先端性能を達成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T10:34:13Z)
• FengWu-GHR: Learning the Kilometer-scale Medium-range Global Weather Forecasting [56.73502043159699]
  この研究は、データ駆動型世界天気予報モデルであるFengWu-GHRを、0.09$circ$水平解像度で実行した。 低解像度モデルから事前知識を継承することにより、MLベースの高解像度予測を操作するための扉を開く新しいアプローチを導入する。 2022年の天気予報は、FengWu-GHRがIFS-HRESよりも優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-28T13:23:25Z)
• Scaling transformer neural networks for skillful and reliable medium-range weather forecasting [23.249955524044392]
  本稿では,標準変圧器バックボーンの変更を最小限に抑えつつ,気象予報の最先端性能であるStormerを紹介する。 Stormerの中核はランダムな予測目標であり、様々な時間間隔で天気のダイナミクスを予測するためにモデルを訓練する。 ウェザーベンチ2では、ストーマーは短距離から中距離の予測で競争力を発揮し、現在の手法を7日を超えて上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-06T19:46:06Z)
• An Application of Vector Autoregressive Model for Analyzing the Impact of Weather And Nearby Traffic Flow On The Traffic Volume [0.0]
  本稿では,付近の交通量と気象条件に基づいて,ある道路区間における交通流を予測することを目的とする。 また,気象条件や付近の交通量が目標地点の交通量に与える影響も確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-12T16:45:29Z)
• Residual Corrective Diffusion Modeling for Km-scale Atmospheric Downscaling [58.456404022536425]
  気象・気候からの物理的危険予知技術の現状には、粗い解像度のグローバルな入力によって駆動される高価なkmスケールの数値シミュレーションが必要である。 ここでは、コスト効率のよい機械学習代替手段として、このようなグローバルな入力をkmスケールにダウンスケールするために、生成拡散アーキテクチャを探索する。 このモデルは、台湾上空の地域気象モデルから2kmのデータを予測するために訓練され、世界25kmの再解析に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-24T19:57:22Z)
• A Comparative Study of Loss Functions: Traffic Predictions in Regular and Congestion Scenarios [0.0]
  本稿では、重み解析と不均衡な分類問題から着想を得た種々の損失関数を探索し、この問題に対処する。 平均絶対誤差(MAE)を最適化する場合,MAE-Focal Loss関数が最も有効であることがわかった。 本研究は,混雑による急激な速度変化を予測する深層学習モデルの能力を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-29T17:44:02Z)
• Pangu-Weather: A 3D High-Resolution Model for Fast and Accurate Global Weather Forecast [91.9372563527801]
  我々は,世界天気予報を迅速かつ高精度に予測するためのディープラーニングベースのシステムであるPangu-Weatherを紹介する。 初めてAIベースの手法が、最先端の数値天気予報法(NWP)を精度で上回った。 Pangu-Weatherは、極端な天気予報や大規模なアンサンブル予測など、幅広い下流予測シナリオをサポートしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-03T17:19:43Z)
• Lidar Light Scattering Augmentation (LISA): Physics-based Simulation of Adverse Weather Conditions for 3D Object Detection [60.89616629421904]
  ライダーベースの物体検出器は、自動運転車のような自律ナビゲーションシステムにおいて、3D知覚パイプラインの重要な部分である。 降雨、雪、霧などの悪天候に敏感で、信号-雑音比(SNR)と信号-背景比(SBR)が低下している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-14T21:10:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。