Resumen: El tiempo estimado de llegada (ETA) para aeronaves en el aire en tiempo real es crucial para la gestión de la llegada en la aviación, particularmente para la secuenciación de la pista. Dado el contexto del espacio aéreo que cambia rápidamente, la eficiencia de predicción ETA es tan importante como su precisión en un sistema de gestión de aeronaves de llegada en tiempo real. En este estudio, utilizamos un modelo de transformador basado en la tokenización de características para predecir eficientemente la aeronave ETA. La tokenización de características proyecta entradas brutos a espacios latentes, mientras que el mecanismo de autoatención de múltiples cabezas en el transformador captura aspectos importantes de las proyecciones, aliviando la necesidad de ingeniería de características complejas. Además, la capacidad de cálculo paralelo del transformador le permite manejar las solicitudes de ETA a alta frecuencia, es decir, 1Hz, que es esencial para un sistema de gestión de llegada en tiempo real. Las entradas del modelo incluyen datos sin procesar, como latitud de aeronaves, longitud, velocidad del suelo, grado de theta para el aeropuerto, el día y la hora de los datos de la pista, el contexto meteorológico y la categoría de turbulencia de estela de aeronaves. Con una tasa de muestreo de datos de 1Hz, la predicción ETA se actualiza cada segundo. Aplicamos el enfoque de predicción de Aircraft ETA propuesto para el aeropuerto de Singapur Changi (Código de OCAO: WSSS) utilizando datos de vigilancia de vigilancia automática de un mes (ADS-B) del 1 de octubre al 31 de octubre de 2022. En la evaluación experimental, el modelado ETA cubre todas las aeronaves dentro de un rango de 10NM a 300NM de WSSS. Los resultados muestran que nuestro método de método propuesto supera el modelo basado en el árbol de refuerzo comúnmente utilizado, mejorando la precisión en un 7 % en comparación con XGBOost, al tiempo que requiere solo el 39 % de su tiempo de computación. Los resultados experimentales también indican que, con 40 aviones en el espacio aéreo en una marca de tiempo dada, el tiempo de inferencia ETA es de solo 51.7 microsegundos, lo que lo hace prometedor para los sistemas de gestión de llegada en tiempo real.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 13 de agosto de 2025.
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