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J-GLOBAL ID:202202240744335231   整理番号:22A0977700

複雑ネットワーク理論を用いた空間-時間気道ネットワークにおける臨界リンク検出【JST・京大機械翻訳】

Critical Links Detection in Spatial-Temporal Airway Networks Using Complex Network Theories
著者 (4件):
資料名:
巻: 10  ページ: 27925-27944  発行年: 2022年 
JST資料番号: W2422A  ISSN: 2169-3536  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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気道ネットワークでは,ネットワークの構造的完全性と性能に不可欠ないくつかの重要なリンクが存在する。このようなリンクの検出は,飛行遅延,重要な経済的損失などを引起こす,限られた空気空間容量と増加中の交通需要の間の不均衡の改善を助ける可能性があり,交通流動力学の変化とともに,それらが進化する(空間と時間の両方で)そのようなリンクを同定することは挑戦的である。本論文では,与えられた気道ネットワークにおける空間時間クリティカルリンク検出のための複雑なネットワークアプローチを提案した。最初に,飛行追跡データを用いて,加重空間時間ネットワークとして気道ネットワークを特徴づけた。次に,エッジ中心性とネットワークパーコレーション計量を採用して,空間時間ネットワークの各スナップショットにおける臨界リンクを検出した。その後,2つの計量によって検出される臨界リンクは,時間に関する最終的臨界リンクを決定するために空間的に重複した。提案方法の運用上の妥当性を調べるために,著者らは1カ月の飛行トラックデータから得られた東南アジア気道ネットワークに関する事例研究を実行した。結果は,臨界リンクの空間分布が,異なる交通シナリオで変化し,同定された臨界リンクの大部分が,複雑な交通状況を持つ遷移部門で見つかることを示した。研究したネットワークにおける主要ナビゲーション補助装置(VOR/DME)に接続する主要幹気道の部品と交差部である4つのリンクは,調べたすべての交通シナリオにおいて高度に現れる。このようなリンクのアベイラビリティは交通流破壊につながる可能性がある。航空交通データ可視化からの対象物質専門家による観測は,複雑なネットワークベースの方法が,時間発展空気交通シナリオの下で操作上重要な気道リンクを動的に同定できることを示した。将来,良好な交通流予測ツールによって,この方法は,リアルタイム航空交通管理における制御装置をよりよく支援するために,気道ネットワークにおける重要なリンクを予測するために採用することができた。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (5件):
分類
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通信網  ,  ゲーム理論  ,  信号理論  ,  パターン認識  ,  計算機網 
タイトルに関連する用語 (4件):
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