ヒースローのライブ乗り継ぎ予測によりフローマネージャーがリアルタイムで行動可能に

ヒースローの旅客の4分の1以上がフライトの乗り継ぎを行っているため、接続フローは運用上の主要なレバーである。空港運用センターはステークホルダー間でデータを共有するために存在するが、何を予測し、それをライブでどう活用するかが未解決の課題であった。

Eurocontrolは2016年初頭に調査を委託し、University College Londonが率い、University of Virginiaとヒースローが参加するコンソーシアムが乗り継ぎ旅程の予測に焦点を当てた。チームは複数のデータベースから分類木と回帰木（CART）を用いたモデルを構築した。

2016年7月19日のライブ試験では、システムが5分ごとに2時間ウィンドウの予測を予測区間付きで更新し、ターミナル5のカメラと照合した。この試験は、正確なライブ予測が可能であり、フローマネージャーにとって有用であることを実証した。

このパイロットは、INFORMS Journal on Applied Analytics（2020年）のWagner Prize特集号論文として発表され、リアルタイム分析を用いた空港協調意思決定の一例となった。

旅客フローをライブで予測し、リアルタイムで行動する

区間付きのライブ予測は、混雑が深刻化する前にフローマネージャーが介入するきっかけを与える。

交通量の4分の1が乗り継ぎであるため、わずかな改善でも数千人の旅客に影響する。

CARTモデルは説明可能で、既存のデータベースから迅速に構築できる。

APOCの設定により、予測がステークホルダー間の行動につながる。

空港の最大のレバーはリアルタイム情報の共有である。数分が乗り継ぎ失敗を左右する状況では、信頼区間付きの不完全なライブ予測でも後知恵に勝る。

2016年7月19日の8時間のライブ試験では、5分ごとに更新される正確な2時間予測が生成された。このアプローチは2020年のIJAA Wagner Prize論文で文書化され、Eurocontrolの空港運用センターに関する取り組みに貢献した。