A Neural Network Approach to Airport Management

机译：一种用于机场管理的神经网络方法

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An adaptive method for Performance Based Airport Management using a Neural Network for evaluation of the change of KPIs and appropriate action is presented. It assists the operators by evaluating past, current, and expected values of the KPIs and identifying the most promising reaction, if it is required. A first implementation of this concept covers the control of border control checkpoints which are crucial for airports serving as a hub. Based on the KPI "boarding quota" a Neural Network is designed making suggestions about the number of open checkpoints, if there exist delays of the arriving flights. It is trained by a posteriori optimized configurations using a Genetic Algorithm.

机译：提出了一种基于绩效的机场管理自适应方法，该方法使用神经网络来评估KPI的变化和采取适当的措施。它通过评估KPI的过去，当前和预期值并确定最有希望的反应（如果需要）来帮助操作员。该概念的第一个实现方案包括对边界控制检查站的控制，这对于充当枢纽的机场至关重要。根据KPI“登机限额”，设计了一个神经网络，如果到达的航班有延误，则可以为开放的检查站数量提供建议。通过使用遗传算法的后验优化配置对它进行训练。

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来源
《AIAA infotech@aerospace conference;AIAA Sci'Tech forum》|2015年|1086-1089|共4页
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作者
Olaf Milbredt; Erik Grunewald;
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