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Predicting the initiation of a ground delay program

机译：预测地面延迟程序的启动

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Ground delay programs (GDPs) are often initiated in the U.S. National Airspace System to balance demand with capacity at a capacity-constrained arrival airport. A GDP assigns departure delay at origin airports to modulate demand at the destination airport. Usually, one GDP affects hundreds of flights. The substantial impact of GDPs on flight operations leads to our research interest in predicting GDP initiation. In this paper, we identify variables that play a significant role on GDP initiation decisions and quantify their impact using logistic regression. We consider lead times of from 1 to 4 hours and specify a logistic model for each lead time. This allows us to provide a GDP initiation prediction for flight operators for up to a 4-hour time horizon. Further, using cross-validation, we compare the predictions of these models, including a weighted accuracy, true positive rate, and precision. We find that the GDP initiation predictions over the longer time horizon are only slightly less reliable than that of one hour into the future. Whatever the time horizon, however, the model predictions are often incorrect, either predicting a GDP when one is not implemented or vice versa.
机译：通常在美国国家空域系统中启动地面延误计划（GDP），以在容量受限的到达机场平衡需求与容量。 GDP分配始发机场的出发延误，以调节目的地机场的需求。通常，一个GDP会影响数百次飞行。 GDP对飞行运行的重大影响导致我们对预测GDP启动的研究兴趣浓厚。在本文中，我们确定了在GDP初始决策中起重要作用的变量，并使用Logistic回归量化了它们的影响。我们认为交货时间为1到4个小时，并为每个交货时间指定一个物流模型。这使我们能够为飞行运营商提供长达4小时时间范围的GDP初始预测。此外，使用交叉验证，我们比较了这些模型的预测，包括加权精度，真实阳性率和精度。我们发现，在更长的时间范围内，GDP启动预测的可靠性仅比未来一小时的可靠性稍差。但是，无论时间跨度如何，模型预测通常都是不正确的，或者在未实现时预测GDP，反之亦然。

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  • 来源
    《Journal of aerospace operations》 |2017年第2期|75-84|共10页
  • 作者

    Liu Yi; Hansen Mark;

  • 作者单位

    University of California Berkeley USA;

    University of California Berkeley USA;

  • 收录信息
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  • 正文语种 eng
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