ASBU(Aviation System Block Upgrade, 民航系统组件升级)的机场运行领域的模块B0-APTA介绍500字...

ASBU是民航系统的组件升级方案,旨在增强机场运行效率和安全。B0-APTA模块专注于机场的短期规划、调度,包括航班安排、资源管理和ATM。它能实时监控航班状态,进行预警预测,以及优化飞机停机位、滑行道等资源的使用。

ASBU(Aviation System Block Upgrade)是一种民航系统组件升级方案,主要用于提高机场的运行效率和安全性。B0-APTA模块是ASBU的一部分,主要用于支持机场短期规划和调度。

B0-APTA模块包括以下功能:

  • 机场规划与调度:支持机场的短期规划和调度,包括航班规划、资源规划和应急计划等。

  • 航班跟踪:可实时监控航班在机场上空和地面上的状态,并进行航班预测和预警。

  • 航空交通管理(ATM):支持机场的航空交通管理功能,包括空中交通管制、空中交通管制批准和航空器调度等。

  • 资源管理:可对机场的资源进行管理和调度,包括机场的飞机停机位、滑行道、滑行路

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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