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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Combining Simulation Models and Big Data Analytics for ATM Performance Analysis

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

Active Learning Metamodelling (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Document describing the metamodelling methodologies and querying strategies developed evaluating their performance in a test environment A first draft of D51 documenting the work performed in WP5 during the first reporting period will be available at T012

Specification of Case Studies (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Document specifying the case studies and the required input data

Final Project Report (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

The Final Project Report will cover all the research activities performed by the project including the final publishable summary report the plan for use and dissemination of the foreground and a selfassessment of the TRL achieved at the end of the project This report will follow the template provided by the SJU and the guidelines provided in the SESAR Project Handbook

Methodologies and Algorithms for the Selection of Representative Traffic Samples (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Technical report describing the new traffic pattern classifier and the proposed methodology for the selection of a representative set of traffic samples A first draft of D41 documenting the work performed in WP4 during the first reporting period will be available at T012

Data-Driven Methods for Trajectory Modelling (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Technical report describing the new datadriven methods for the estimation of hidden variables and trajectory models and comparing the performance of the different proposed approaches A first draft of D31 documenting the work performed in WP3 during the first reporting period will be available at T012

Evaluation of the SIMBAD performance modelling framework and implementation guidelines (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Document describing the results of the evaluation of the SIMBAD methodologies performed through the case studies and the guidelines on how to apply the new methods and tools to other simulation tools

Combining Simulation Models and Big Data Analytics for ATM Performance Analysis: Lessons Learnt from the SIMBAD Project and Way Forward (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Lessons Learnt from the SIMBAD Project and Way Forward White paper providing a highlevel view of the main results and conclusions of the project

Project Website (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Public website including all the communication and dissemination material produced by the project.

Publications

Data-Driven Estimation of Flights’ Hidden Parameters

Auteurs: Vouros, G., Tranos, T., Nlekas, K., Santipantakis, G., Melgosa, M., Prats, X.
Publié dans: Proceedings of the 12th SESAR Innovation Days, Numéro 5-8 December 2022, 2022
Éditeur: SESAR JU

Active learning metamodelling for R-NEST

Auteurs: Sanchez-Cauce, R., Riis, C., Antunes, F., Mocholí, D., Cantu Ros, O. G., Camara Pereira, F., Herranz, R., Lima Azevedo, C.
Publié dans: Proceedings of the 12th SESAR Innovation Days, Numéro 5-8 December 2022, 2022
Éditeur: SESAR JU

Identification of traffic patterns and selection of representative traffic samples for the assessment of ATM performance problems

Auteurs: Sánchez-Cauce, R., Mocholí, D., Cantú Ros, O. G., Herranz, R., Rodríguez, R., Tello, F., Fabio, A.
Publié dans: Proceedings of the 12th SESAR Innovation Days, Numéro 5-8 December 2022, 2022
Éditeur: SESAR JU

Visual Analytics for human-centered Machine Learning

Auteurs: Natalia Andrienko, Gennady Andrienko, Linara Adilova, and Stefan Wrobel
Publié dans: IEEE Computer Graphics & Applications, Numéro 42(1), 2022, ISSN 0272-1716
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers

Lessons Learnt from the SIMBAD Project and Way Forward

Auteurs: Raquel Sánchez, David Mocholí, liva García Cantú, Ricardo Herranz, Rubén Rodríguez, George Vouros, Jordi Pons, Gennady Andrienko, Francisco Câmara Pereira, Francisco Antunes, Christoffer Riis
Publié dans: 2023
Éditeur: Nommon Solutions and Technologies SL

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