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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/41331

    Título
    Selección y optimización de algoritmos para la predicción de configuraciones en aeropuertos
    Autor
    Simón Ramos, José Manuel
    Director o Tutor
    Bregón Bregón, AníbalAutoridad UVA
    Silvestre Vilches, JorgeAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de SegoviaAutoridad UVA
    Año del Documento
    2020
    Titulación
    Grado en Ingeniería Informática de Servicios y Aplicaciones
    Resumen
    Debido al creciente volumen de tráfico aéreo, los aeropuertos han de disponer de una buena infraestructura: número de pistas, orientación, etc. En especial, la configuración de las pistas es muy importante, ya que en ellas se llevan a cabo las maniobras de aterrizaje y de despegue. Existen muchos factores que pueden afectar a la configuración, como la velocidad y dirección del viento, la congestión del tráfico aéreo, etc. El ser capaces de predecir con una cierta antelación todos estos cambios futuros en la configuración, puede ser fundamental para planificar ese cambio con el tiempo suficiente para mantener la seguridad y evitar posibles accidentes. A partir de distintas fuentes de entrada (información meteorológica, planes de vuelos completos, etc) procedentes del Aeropuerto de Barajas, se evaluarán y optimizarán distintos modelos de aprendizaje automático, con el objetivo de generar uno que permita resolver la problemática de la elección de la configuración de las pistas.
    Materias Unesco
    1203.18 Sistemas de Información, Diseño Componentes
    3301.08 Aeropuertos y Transportes Aéreos
    Palabras Clave
    Configuración pistas
    Aprendizaje automático supervisado
    ADS-B
    ATM
    Idioma
    spa
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/41331
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Grado UVa [30838]
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    Ficheros en el ítem
    Nombre:
    TFG-B. 1497.pdf
    Tamaño:
    16.62Mb
    Formato:
    Adobe PDF
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    Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternacionalLa licencia del ítem se describe como Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional

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