Predicción de la velocidad del viento mediante un modelo GradientBoostingTree de machine learning aplicable en la gestión del tránsito aéreo
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Date
2021Publicador
Fundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá.
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Abstract
Mediante el presente estudio se identificó al Gradient Boosting Tree (árbol de potenciación de gradiente) como el mejor modelo estadístico dentro de un grupo de diez, cuyo diseño estuvo orientado a la predicción de la intensidad del viento a diferentes alturas con aplicación en la gestión del tránsito aéreo y particularmente en las actividades de diseño de rutas y procedimientos de vuelo propias de la organización y gestión del espacio aéreo. Se analizaron datos de radiosonda registrados entre los años 2015 y 2020, obteniendo un valor de error cuadrático medio de 13,6 nudos para la totalidad de datos correspondientes a las alturas entre 2.546 m (8.353 ft) y 36.978 m (106.442 ft). Al aplicar el modelo a los datos con límite de altura de 15.240 m, el error cuadrático medio se redujo a 8,78 nudos; no obstante, los resultados de las predicciones mostraron una tendencia común hacia un valor aproximado de 15 nudos, con lo cual se determinó que no son útiles en la práctica frente a la existencia de valores de viento superiores. La solución a este inconveniente se encontró en la generación de una nueva base de datos a partir de registros únicos de altura y la asignación de valores críticos (máximos y mínimos) extraídos de cada variable predictora. Una vez sometidos los datos al modelo, se obtuvo un RMSE de 9,24 nudos. Finalmente, el modelo permitió la predicción de valores de viento para altitudes entre 8.400 ft y 30.000 ft, con un intervalo de 100 ft y un total de 217 registros. Se observó que el modelo resulta de gran utilidad en la determinación de la probabilidad de ocurrencia de los datos predichos, facilitando de esta manera la determinación de un parámetro técnico exigido para considerar que el valor de velocidad del viento es utilizable con fines de diseño de procedimientos de vuelo; esto es, una probabilidad de 2σ (95 %) correspondiendo a un valor de 43,05 nudos.