【24h】

Workload-based congestion prediction

机译:基于工作负载的拥塞预测

获取原文

摘要

The Federal Aviation Administration (FAA) currently uses the Traffic Flow Management System (TFMS) to perform congestion prediction, a key traffic management function that is needed to ensure the safe and efficient flow of traffic through the National Airspace System (NAS). TFMS uses expected future traffic volume to predict congestion. In researching ways to improve congestion prediction, The MITRE Corporation's Center for Advanced Aviation System Development (CAASD) developed a prototype workload-based en route congestion prediction model. The model, which considers future traffic volume and complexity in predicting workload and congestion, is expected to be a more accurate predictor of congestion than TFMS. This paper describes the predictive workload model, how workload is used to predict congestion, and how output from the model could be used to inform congestion resolution.
机译:联邦航空管理局(FAA)目前使用交通流量管理系统(TFMS)来执行拥塞预测,这是通过国家空域系统(NAS)安全有效的交通流量所需的关键交通管理功能。 TFMS使用预期的未来交通量来预测拥堵。在提高拥堵预测的方法中,斜宁公司的先进航空系统开发中心(CAASD)开发了基于原型的基于工作负载的渠道拥塞预测模型。期望在预测工作量和拥塞方面考虑未来的交通量和复杂性的模型,预计比TFM具有更准确的预测因子。本文介绍了预测工作负载模型,如何使用工作负载来预测拥塞,以及模型的输出如何用于通知拥塞分辨率。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号