Der Luftverkehr stellt ein komplexes Gesamtsystem dar, in welchem eine Prozessoptimierung aufgrund zahlreicher und verschiedenartiger Arbeitsabläufe verschiedener Unternehmen nur durch eine übergeordnete Leistungsbewertung möglich ist. Hierfür wurde im Bereich des leistungsbasierten Flughafenmanagements - sowohl auf wissenschaftlicher, als auch industrieller Ebene - bereits eine hohe Zahl individueller Lösungsansätze entwickelt, die jedoch aufgrund ihrer unterschiedlichen Struktur schwer zu vergleichende Ergebnisse hervorbringen. Des Weiteren werden Wechselbeziehungen zwischen ausschließlich eindimensional betrachteten Leistungsindikatoren, welche die verschiedenen Prozessschritte einzeln abbilden, außer Acht gelassen - die Dynamik des Systems spiegelt sich auf diese Art nicht auf Datenebene wider. Abhängigkeiten beeinflussen jedoch maßgeblich das Bewertungsergebnis und sind damit bei der Implementierung von Optimierungsstrategien innerhalb heutiger Konzepte essentiell.
Der Kern dieser Dissertation umfasst die erweiterte datenbasierte Betrachtung des Luftverkehrssystems innerhalb des leistungsbasierten Ansatzes und einer damit einhergehenden Entkopplung von Modellierungsansätzen. Dies bedeutet, dass das betrachtete Luftverkehrssystem nur durch Leistungskennwerte beschrieben werden soll (z. B. Verspätungen, meteorologische Messungen). Der Einsatz künstlicher neuronaler Netze erhöht die Möglichkeiten zur Abbildung und Erfassung nicht-linearer und abhängiger Wert-diskreter Zeitreihen, welche im ständigen Vergleichsprozess wesentlich für die Strategiebildung sind. Die Datenquellen beziehen sich einerseits auf mikroskopische Analysen im Bereich des Boardings und damit verbundenen wissenschaftlichen Ausarbeitungen, andererseits auf die Beispielflughäfen Flughafen Hamburg (HAM) und Gatwick Airport (LGW) der Jahre 2012 - 2015 im makroskopischen Fokus. Die Implementierung des Wetters erfolgt über aggregierte meteorologische Kennzahlen, welche auf realen Wettermeldungen des entsprechenden Zeitraums beruhen. Von der Wahl und Definition eines Systems (Boarding, HAM und LGW) ausgehend, erfolgt eine geeignete Datenaggregation, welche Daten zur anschließenden Wissensgenerierung bereitstellt und damit Optimierungsansätze ermöglicht. Im Sinne des wachsenden Interesses der Forschung im Bereich des leistungsbasierten Luftverkehrsmanagements und der heutigen Wichtigkeit von Entscheidungsunterstützungssystemen bei der Strategieentwicklung, fokussiert sich diese Arbeit damit auf die Durchführung multivariater nicht-linearer Zeitreihenanalyse und -vorhersage mit neuronalen Netzen. Die damit einhergehende Nachvollziehbarkeit solcher Datenreihen liefert Möglichkeiten zur Systemidentifikation (datenbasiertes Erlernen der Systemdynamik). Das identifizierte Systemabbild des Luftverkehrs kann folglich für Simulation bekannter Eingabegrößen, als auch für die optimierte Kontrolle des Systems herangezogen werden und umfasst damit wesentliches Erweiterungspotential für heutige Management-Konzepte, um Entwicklungen hin zu einem kooperativen Betrieb zu unterstützen.
Ableitend aus der Differenzierung in mehrere gekoppelte Bearbeitungsschritte innerhalb dieser Arbeit, erfolgt eine Fokussierung auf drei Kernfragen: a) Ist eine auf Leistungskennwerten des Luftverkehrs basierende Systemidentifikation mit derzeitigen Paradigmen neuronaler Netze möglich? b) Welche Einschränkungen sind gemäß des unterschiedlichen Charakters der Datensätze zu beachten und wie kann diesen durch eine, das Training der neuronalen Netze vorbereitenden, Datenstrukturanalyse und -Anpassung entgegengewirkt werden? c) Ist auf Basis der trainierten Netze eine erweiterte Optimierung und Vorhersage innerhalb vorhandener Strukturen des leistungsbasierten Luftverkehrsmanagements möglich?:I Grundlagen
1 Leistungsbasiertes Luftverkehrsmanagement
1.1 Allgemeine Definitionen & Begrifflichkeiten
1.2 Leistungsbewertungsrahmenwerke des Luftverkehrs
1.2.1 Interdependenzen von Leistungsindikatoren
1.2.2 Einflussfaktoren auf die Leistungsfähigkeit von Verkehrsflughäfen
1.2.3 Flugmeteorologische Datenaggregation
1.3 Grundkonzepte leistungsbasierten Luftverkehrsmanagements
1.3.1 Airport Collaborative Decision Making (A-CDM)
1.3.2 Total Airport Management (TAM)
1.3.3 Performance Based Airport Management (PBAM)
2 Künstliche neuronale Netze
2.1 Grundverfahren der Computational Intelligence
2.2 Biologische neuronale Netze
2.3 Topologie & Bestandteile künstlicher neuronaler Netze
2.4 Lernvorgang & Fehlerevaluierung
2.5 Netzparadigmen
2.5.1 Feedforward Netzwerke
2.5.2 Rekurrente (rückgekoppelte) Netzwerke
2.5.3 Faltende Netzwerke
2.6 Taxonomie der Zeitreihenverarbeitung mit künstlichen neuronalen Netzen
2.6.1 Zeitreihenregression
2.6.2 Zeitreihenklassifikation
II Anwendung künstlicher neuronaler Netze im Luftverkehr
3 Methodische Konzeption
3.1 Datenbasierte Erfassung des Luftverkehrssystems
3.1.1 Prinzip des virtuellen Luftverkehrssystems
3.1.2 Systemidentifikation, Kontrolle & Simulation
3.2 Anwendungsgebiet Turnaround Management
3.2.1 Status Quo
3.2.2 Stochastische Boardingsimulation & Aggregationsmetrik
3.3 Anwendungsgebiet Air Traffic Flow Management
3.3.1 Status Quo
3.3.2 Datengrundlage der Flughäfen Hamburg & London Gatwick
4 Systemidentifikation mit künstlichen neuronalen Netzen
4.1 Modularisierung der Systemidentifikation
4.2 Problemidentifikation & Systemauswahl
4.3 Datenstrukturanalyse & -anpassung
4.3.1 Datenvoranalyse
4.3.2 Datenvorverarbeitung & Fehlerbereinigung
4.3.3 Datenanpassung für maschinelles Lernen
4.4 Paradigmenauswahl & Modellinitialisierung
4.5 Modellanwendung & -Überwachung
4.6 Nachgelagerte Analyse & Modellanpassung
5 Simulation & Kontrolle durch künstliche neuronale Netze
5.1 Sequenzprediktion zur Vorhersage bei bekannten Eingabemengen
5.1.1 Fehlerfortschreitung & Prognoseevaluierung
5.1.2 Robustheitsschätzung der Vorhersage
5.2 Nutzung des Modells als adaptive Kontrollstruktur
5.2.1 Extraktion von Zusammenhängen der Eingabegrößen
5.2.2 Metaheuristische Optimierung der Eingabemengen
III Anwendung
6 Anwendungsgebiet Boarding als Teil des Turnaround-Prozesses
6.1 Systemidentifikation des Boarding-Subsystems
6.1.1 Datenstrukturanalyse
6.1.2 Experimenteller Aufbau & Modellanwendung
6.2 Simulation & Kontrolle des Boarding-Subsystems
6.2.1 Vorhersage des Boardingvorgangs unter verschiedenen Randbedingungen
6.2.2 Robustheitsprüfung der adaptiven Kontrollstruktur
6.2.3 Ableitung von Handlungsempfehlungen innerhalb des Prozesses
7 Anwendungsgebiet Air Traffic Flow Management
7.1 Systemidentifikation des Flugbetriebs in Hamburg & London Gatwick
7.1.1 Datenstrukturanalyse
7.1.2 Experimenteller Aufbau & Modellanwendung
7.2 Simulation & Kontrolle des Flugbetriebs in Hamburg & London Gatwick
7.2.1 Vorhersage von Verspätungen unter Berücksichtigung des Wetters
7.2.2 Robustheitsprüfung der adaptiven Kontrollstruktur
7.2.3 Eingabeempfehlungen zur Minimierung der Gesamtverspätung
8 Schlussbetrachtungen
8.1 Zusammenfassende Auswertung der Basisszenarien
8.2 Ausblick
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:72929 |
| Date | 30 November 2020 |
| Creators | Reitmann, Stefan |
| Contributors | Nachtigall, Karl, Klawonn, Frank, Technische Universität Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0108 seconds