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Persigehl, Niclas (2025) Data Science Internship : Enhancing Air Traffic Insights Through Data-Driven Solutions. DLR-Interner Bericht. DLR-IB-FL-BS-2025-173. andere. HZ University of Applied Science. 46 S.
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Kurzfassung
This internship report describes the results of implementing AI algorithm to real traffic flight track data to smoothen them and detect typical aircraft states.
| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/221398/ | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dokumentart: | Berichtsreihe (DLR-Interner Bericht, andere) | ||||||||
| Zusätzliche Informationen: | https://sites.bs.dlr.de/fl/FLDA/publications/2025_1187_Pick_IB_Data-Science-Internship-%e2%80%93-Enhancing-Air-.pdf | ||||||||
| Titel: | Data Science Internship : Enhancing Air Traffic Insights Through Data-Driven Solutions | ||||||||
| Autoren: |
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| DLR-Supervisor: |
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| Datum: | 2025 | ||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||
| Seitenanzahl: | 46 | ||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||
| Stichwörter: | AI, flight track, machine learning | ||||||||
| Institution: | HZ University of Applied Science | ||||||||
| 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: | Braunschweig | ||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Flugführung > Systemergonomie | ||||||||
| Hinterlegt von: | Pick, Andreas | ||||||||
| Hinterlegt am: | 05 Jan 2026 09:07 | ||||||||
| Letzte Änderung: | 05 Jan 2026 09:07 |
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