Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Artículos en revistas:
Application of Bayesian Networks and Information Theory to Estimate the Occurrence of Mid-Air Collisions Based on Accident Precursors
Año:2018
Áreas de investigación
  • Ingeniería mecánica, aeronaútica y naval
Datos
Descripción
This paper combines Bayesian networks (BN) and information theory to model the likelihood of severe loss of separation (LOS) near accidents, which are considered mid-air collision (MAC) precursors. BN is used to analyze LOS contributing factors and the multi-dependent relationship of causal factors, while Information Theory is used to identify the LOS precursors that provide the most information. The combination of the two techniques allows us to use data on LOS causes and precursors to define warning scenarios that could forecast a major LOS with severity A or a near accident, and consequently the likelihood of a MAC. The methodology is illustrated with a case study that encompasses the analysis of LOS that have taken place within the Spanish airspace during a period of four years
Internacional
Si
JCR del ISI
Si
Título de la revista
Entropy
ISSN
1099-4300
Factor de impacto JCR
1,821
Información de impacto
Datos JCR del año 2016
Volumen
20
DOI
10.3390/e20120969
Número de revista
Desde la página
969
Hasta la página
988
Mes
SIN MES
Ranking
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Rosa Maria Arnaldo Valdes (UPM)
  • Autor: Schon Liang Chen (UPM)
  • Autor: Victor Fernando Gomez Comendador (UPM)
  • Autor: Francisco Saez Nieto (Cranfield University)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Navegación Aérea
  • Departamento: Sistemas Aeroespaciales, Transporte Aéreo y Aeropuertos
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