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Projekt | AIRFORCE

Laufzeit:
Vorhersagen von Passagieraufkommen im Luftverkehr

Vorhersagen von Passagieraufkommen im Luftverkehr

Um die Dienstleistung für ihre Kunden zu verbessern und ihre Ressourcen zu optimieren, müssen Flughäfen und Fluggesellschaften die Anzahl der Passagiere, deren Zielflughäfen oder die geplanten Reisezeiten vorhersagen können. Jedoch sind die Faktoren, die europäische Bürger zu reisen motivieren, nicht ohne weiteres eindeutig zu identifizieren, indem man auf menschliche Expertise zurückgreift, denn die Anzahl der möglicherweise relevanten Parameter ist zu groß.

In AIRFORCE wird der Beitrag fortgeschrittener statistischer Methoden evaluiert, die intelligente Agenten mit Data-Mining-Techniken kombinieren, um die Anzahl der Flugpassagiere für verschiedene europäische Zielflughäfen vorherzusagen; Methoden zur automatischen Extraktion begrenzter Mengen von relevanten Parametern aus sehr großen Datenmengen werden entwickelt; allgemein verwendbare Regeln zur Extrapolation von Abflug-Ankunft-Paaren werden identifiziert, für die es nur wenig Datenmaterial gibt; Methoden zum intelligenten Retrieval relevanter Daten aus vorhandenen Datenbanken oder dem Internet werden entwickelt; solche Daten werden in einen Vorhersage-Server eingespeist.

Der wesentliche Beitrag des DFKI besteht in multilingualer Informationsextraktion aus WWW-Dokumenten. Neben englischsprachigen Texten werden deutsche, französische und italienische Dokumente verarbeitet. Die extrahierte Information wird aufbereitet und dem Vorhersage-Server zur Verfügung gestellt.

Ein Projektergebnis wird in einer Datenbank europäischer Veranstaltungen und Trends bestehen, mit der leichter festzustellen sein wird, welche wichtigen Ereignisse wo geplant sind, wieviel Menschen wohin reisen werden, welche Regionen besonders stark wachsen usw.

  • Vorhersage von Flugverkehrsaufkommen mithilfe von Data-Mining- und Text-Mining-Techniken
  • Automatische Extraktion verborgener Beziehungen zwischen Ereignissen und Reisehäufigkeiten
  • Automatische Extraktion relevanter Reiseinformation aus WWW-Dokumenten
  • Entwicklung und Erweiterung linguistischer Ressourcen für die Analyse europäischer Sprachen

Partner

Sofresud, Frankreich (Koordinator); DFKI GmbH, Deutschland; Air France, Frankreich; Air Support, Italien; GESAC Flughafen Neapel, Italien

Publikationen zum Projekt

  1. Proceedings of the 8th Workshop on Linked Data in Linguistics

    Thierry Declerck; John P. McCrae; Elena Montiel; Christian Chiarcos; Maxim Ionov (Hrsg.)

    Workshop on Linked Data in Linguistics (LDL-2022), Revisiting a Decade of Linguistic Linked Open Data, located at 13th Language Resources and Evaluation Conference, June 24, Marseille, France, ISBN 979-10-95546-93-1, ELRA, Paris, 6/2022.

Fördergeber

EU - Europäische Union

IST, Projekt 12179

EU - Europäische Union