論文の概要: From Time Series to State: Situation-Aware Modeling for Air Traffic Flow Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11198v3
• Date: Thu, 16 Apr 2026 03:22:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-17 16:09:14.15774
• Title: From Time Series to State: Situation-Aware Modeling for Air Traffic Flow Prediction
• Title（参考訳）: 時系列から状態へ:空気交通流予測のための状況認識モデリング
• Abstract要約: 航空交通予測のための直接状態間モデリングフレームワークである textitAeroSense を提案する。 エアロセンス(AeroSense)は、航空機の状態のテキストタダイナミックセットとしてリアルタイムの航空状況を表しており、可変数の航空機の直接処理を可能にする。 大規模な実世界の空港データセットの実験は、AeroSenseが常に最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.381858327505828
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate air traffic prediction in the terminal airspace (TA) is pivotal for proactive air traffic management (ATM). However, existing data-driven approaches predominantly rely on time series-based forecasting paradigms, which inherently overlook critical aircraft state information, such as real-time kinematics and proximity to airspace boundaries. To address this limitation, we propose \textit{AeroSense}, a direct state-to-flow modeling framework for air traffic prediction. Unlike classical time series-based methods that first aggregate aircraft trajectories into macroscopic flow sequences before modeling, AeroSense explicitly represents the real-time airspace situation as \textit{a dynamic set of aircraft states}, enabling the direct processing of a variable number of aircraft instead of time series as inputs. Specifically, we introduce a situation-aware state representation that enables AeroSense to sense the instantaneous terminal airspace situation directly from microscopic aircraft states. Furthermore, we design a model architecture that incorporates masked self-attention to capture inter-aircraft interactions, together with two decoupled prediction heads to model heterogeneous flow dynamics across two key functional areas of the TA. Extensive experiments on a large-scale real-world airport dataset demonstrate that AeroSense consistently achieves state-of-the-art performance, validating that direct modeling of microscopic aircraft states yields substantially higher predictive fidelity than time series-based baselines. Moreover, the proposed framework exhibits superior robustness during peak traffic periods, achieves Pareto-optimal performance under dayparting multi-object evaluation, and provides meaningful interpretability through attention-based visualizations.
• Abstract（参考訳）: ターミナル空域(TA)における正確な航空交通予測は、プロアクティブ航空交通管理(ATM)において重要である。 しかし、既存のデータ駆動のアプローチは主に時系列ベースの予測パラダイムに依存しており、これは本質的にはリアルタイム運動学や空域境界に近いといった重要な航空機の状態情報を見落としている。 この制限に対処するため、航空交通予測のための直接状態から流れへのモデリングフレームワークである「textit{AeroSense}」を提案する。 モデリングの前に航空機の軌道をマクロな流れ列に集約する古典的な時系列ベースの手法とは異なり、AeroSenseはリアルタイムの空域状況を「航空機状態の動的集合」として明示的に表現し、入力として時系列ではなく、可変数の航空機を直接処理することを可能にする。 具体的には,微視的航空機状態から直接,エアロセンスが瞬時終端空況を検知できる状況認識型状態表現を導入する。 さらに、TAの2つの重要な機能領域にわたる不均一な流れのダイナミクスをモデル化するために、2つの分離された予測ヘッドとともに、マスク付き自己アテンションを組み込んだ航空機間相互作用を捕捉するモデルアーキテクチャを設計する。 大規模な実世界の空港データセットに関する大規模な実験は、エアロセンスが一貫して最先端のパフォーマンスを達成し、顕微鏡航空機の状態を直接モデリングすることで、時系列ベースのベースラインよりもかなり高い予測忠実性が得られることを示した。 さらに,ピーク時のロバスト性を向上し,マルチオブジェクト評価におけるパレート最適性能を実現し,注意に基づく可視化による有意義な解釈性を提供する。

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