Künstliche Flugverspätungsdaten: Neue Modelle liefern realistische Zeitreihen
Die Erzeugung künstlicher Daten gewinnt zunehmend an Bedeutung, weil sie Datenknappheit und Datenschutzprobleme löst und nun auch im Luftverkehr Anwendung findet. In der aktuellen Arbeit wird ein Verfahren vorgestellt…
- Die Erzeugung künstlicher Daten gewinnt zunehmend an Bedeutung, weil sie Datenknappheit und Datenschutzprobleme löst und nun auch im Luftverkehr Anwendung findet.
- In der aktuellen Arbeit wird ein Verfahren vorgestellt, das realistische Zeitreihen von Flugverspätungen an Flughäfen erzeugt.
- Dabei werden umfangreiche Operationen aus Europa und den USA genutzt und drei Modelle verglichen: zwei moderne Deep‑Learning‑Ansätze und ein vereinfachter genetischer Al…
Die Erzeugung künstlicher Daten gewinnt zunehmend an Bedeutung, weil sie Datenknappheit und Datenschutzprobleme löst und nun auch im Luftverkehr Anwendung findet.
In der aktuellen Arbeit wird ein Verfahren vorgestellt, das realistische Zeitreihen von Flugverspätungen an Flughäfen erzeugt. Dabei werden umfangreiche Operationen aus Europa und den USA genutzt und drei Modelle verglichen: zwei moderne Deep‑Learning‑Ansätze und ein vereinfachter genetischer Algorithmus.
Erstaunlich zeigt sich, dass der genetische Algorithmus Zeitreihen produziert, die nahezu nicht von echten Daten zu unterscheiden sind, während gleichzeitig eine hohe Variabilität erhalten bleibt. Die Qualität der synthetischen Serien wurde in einem Anwendungsfall zur Erkennung von Verspätungspropagationen zwischen Flughäfen validiert.
Die erzeugten Daten werden der wissenschaftlichen Gemeinschaft zur Verfügung gestellt, um weitere Forschung und Anwendungen im Luftverkehr zu fördern.
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