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Rodríguez-Sanz AAutor (correspondencia)

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25 de enero de 2023
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Conferencia Publicada
Sí

A data-driven approach for dynamic and adaptive aircraft trajectory prediction

Publicado en:Transportation Research Procedia. 58 5-12 - 2021-01-01 58(), DOI: 10.1016/j.trpro.2021.11.002

Autores: Rodríguez-Sanz A; Cordero García JM; Ovies-Carro IG; Iglesias E

Afiliaciones

CRIDA (Centre for Research, Development and Innovation in Air Traffic Management), Madrid, Spain - Autor o Coautor
Universidad Politécnica de Madrid (UPM), Madrid, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Accurate and reliable trajectory prediction (TP) is a fundamental requirement to support trajectory-based operations (TBOs). Particularly, the mismatch between planned and flown trajectories (caused by operational uncertainties from airports, Air Traffic Control interventions, Airspace Users behavior and changes in flight plan data) act as a driver for shortcomings in flow and capacity management (e.g., congestion and suboptimal decision making) and as a precursor for potential safety conflicts. Therefore, enhanced traffic forecasts (which integrate uncertainty assessment and include different sources of relevant flight information) may enable improved demand-capacity balancing and conflict detection and resolution (CD&R) models. Moreover, new methodological approaches, as the exploitation of historical data by means of machine-learning techniques is expected to boost TP performance. This paper presents the data-driven, dynamic and adaptive TP framework achieved within DIAPasON project, considering adaptation to different Airspace Users' characteristics and strategies. The main target is the development of a methodology for TP and traffic forecasting in a pre-Tactical phase (one day to six days before the day of operations), when few or no flight plans are available. This can be adjusted to different time scales (planning horizons), taking into account the level of predictability of each of them. © 2021 Elsevier B.V.. All rights reserved.

Palabras clave

AdaptativeData-drivenTraffic forecastTrajectory prediction

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Transportation Research Procedia debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2021, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Transportation.

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-07-08:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 7 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (RODRIGUEZ SANZ, ALVARO) .

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido RODRIGUEZ SANZ, ALVARO.