機械学習を用いた航空機の飛行時間のばらつき要因分析

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS1-5

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Factor Analysis of Variation in Flight Time Using Machine Learning

著者名: 島吉 翔太（三菱電機）,田口 浩（三菱電機）,坂上 聡子（三菱電機）

著者名(英語): Shota Shimayoshi (Mitsubishi Electric Corporation),Hiroshi Taguchi (Mitsubishi Electric Corporation),Satoko Sakajo (Mitsubishi Electric Corporation)

キーワード: 航空管制|飛行時間|飛行経路|回帰モデル|機械学習|Air Traffic Control|Flight Time|Flight Route|Regression Model|Machine Learning

要約(日本語): 航空需要の増加を見据えて効率的な運航を実現するために，軌道ベース運用が検討されている。これを実現するためには，航空機の飛行経路や飛行時間を正確に知る必要がある。本研究では，航空機の到着経路における飛行時間のばらつき要因を分析する手法を提案する。本手法では，まず，飛行データから飛行時間に影響があると考えられる要因を抽出した後，複数の要因から飛行時間を推定するために，機械学習を用いて回帰モデルを構築する。次に，SHAPを用いて各要因が飛行時間に及ぼす影響を分析する。飛行実績データを用いて本手法を評価した結果，到着経路上の航空機数は飛行時間と正の相関があり，最も重要度の高い要因であることがわかった。また，到着経路をショートカットまたは迂回することで，航空機間隔を調整している傾向が見られた。