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Arts, Emy (2021) A Novel Approach to Flight Phase Identification using Machine Learning. DLR-Interner Bericht. DLR-IB-MO-HF-2021-62. Masterarbeit. Universität Hamburg.
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| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/141738/ | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dokumentart: | Berichtsreihe (DLR-Interner Bericht, Masterarbeit) | ||||||||
| Titel: | A Novel Approach to Flight Phase Identification using Machine Learning | ||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 2021 | ||||||||
| Referierte Publikation: | Ja | ||||||||
| Open Access: | Ja | ||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||
| Stichwörter: | Flight Phase, Machine Learning, Long Short-Term Memory, K-means, ADS-B | ||||||||
| Institution: | Universität Hamburg | ||||||||
| Abteilung: | Department of Informatics | ||||||||
| HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||
| HGF - Programm: | Luftfahrt | ||||||||
| HGF - Programmthema: | Effizientes Luftfahrzeug | ||||||||
| DLR - Schwerpunkt: | Luftfahrt | ||||||||
| DLR - Forschungsgebiet: | L EV - Effizientes Luftfahrzeug | ||||||||
| DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | L - Digitale Technologien | ||||||||
| Standort: | Hamburg | ||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Instandhaltung und Modifikation > Prozessoptimierung und Digitalisierung | ||||||||
| Hinterlegt von: | Arts, Emy | ||||||||
| Hinterlegt am: | 19 Apr 2021 07:13 | ||||||||
| Letzte Änderung: | 20 Aug 2025 13:53 |
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