Resumen

Un sector es una unidad básica del espacio aéreo cuya operación es gestionada por controladores de tráfico aéreo. La complejidad operativa de un sector juega un papel importante en el sistema de gestión del tráfico aéreo, como la reconfiguración del espacio aéreo, la gestión del flujo de tráfico aéreo y la asignación de recursos de controladores de tráfico aéreo. Por lo tanto, la evaluación precisa de la complejidad operativa del sector (SOC, por sus siglas en inglés) es crucial. Teniendo en cuenta que existen numerosos factores que pueden influir en el SOC, recientemente los investigadores han propuesto varios métodos de aprendizaje automático para evaluar el SOC mediante la extracción de la relación entre los factores y la complejidad. Sin embargo, los estudios existentes se basan en factores hechos a mano, que son computacionalmente difíciles, requieren un conocimiento especializado y pueden limitar el rendimiento de evaluación del modelo. Para superar estos problemas, este documento propone por primera vez un marco de aprendizaje de SOC de

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Sector; Espacio aéreo; Complejidad; Tráfico aéreo; Aprendizaje automático; CNN
• Keywords:Sector; Airspace; Complexity; Air traffic; Machine learning; CNN