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Korinth, Patrice (2024) Datengestützte Charakterisierung von Flugverkehrsströmen. Masterarbeit, Ostbayerische Technische Hochschule Amberg-Weiden.
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Kurzfassung
Ziel der Arbeit ist es, mit Hilfe von Machine-Learning-Techniken, wie Autoencodern und Clustering, Flüge in Form von Trajektorien im Sektor von Madrid zu klassifizieren, sodass aussagekräftige Cluster gebildet werden, die für weitere Verarbeitungsschritte genutzt werden können.
| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/207221/ | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dokumentart: | Hochschulschrift (Masterarbeit) | ||||||||
| Zusätzliche Informationen: | Betreuer: Rasoul Sanaei (LV-FLY) | ||||||||
| Titel: | Datengestützte Charakterisierung von Flugverkehrsströmen | ||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 23 April 2024 | ||||||||
| Erschienen in: | Datengestützte Charakterisierung von Flugverkehrsströmen | ||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||
| Seitenanzahl: | 107 | ||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||
| Stichwörter: | HDBSCAN, VAE, AE, Clustering, SSL, Trajektorien | ||||||||
| Institution: | Ostbayerische Technische Hochschule Amberg-Weiden | ||||||||
| Abteilung: | Fakultat Elektrotechnik, Medien und Informatik | ||||||||
| HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||
| HGF - Programm: | Luftfahrt | ||||||||
| HGF - Programmthema: | Luftverkehr und Auswirkungen | ||||||||
| DLR - Schwerpunkt: | Luftfahrt | ||||||||
| DLR - Forschungsgebiet: | L AI - Luftverkehr und Auswirkungen | ||||||||
| DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | L - Lufttransportbetrieb und Folgenabschätzung | ||||||||
| Standort: | Hamburg | ||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Luftverkehr > Flugbetriebskonzepte | ||||||||
| Hinterlegt von: | Sanaei, Rasoul | ||||||||
| Hinterlegt am: | 10 Okt 2024 11:43 | ||||||||
| Letzte Änderung: | 11 Okt 2024 12:54 |
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