希斯洛的即時轉機預測讓流量管理人員能即時行動

希斯洛有超過四分之一的旅客正在轉機，因此轉機客流是營運上的主要槓桿。機場營運中心的存在是為了在各利害關係人之間共享資料，但該預測什麼、以及如何在實際運作中使用預測，仍是未解的問題。

Eurocontrol 於 2016 年初委託進行一項研究，由倫敦大學學院（University College London）領軍，與維吉尼亞大學及希斯洛組成的聯合團隊，聚焦於預測轉機旅程。團隊利用多個資料庫，建立了採用分類與迴歸樹（CART）的模型。

在 2016 年 7 月 19 日的實地試驗中，該系統每五分鐘更新一次兩小時窗口的預測，並附上預測區間，再與第五航廈的攝影機畫面核對。試驗證明，準確的即時預測是可行的，且對流量管理人員有用。

這項先導計畫後來發表於《INFORMS Journal on Applied Analytics》（2020 年）的 Wagner Prize 特刊論文，是機場協同決策結合即時分析的一個例子。

即時預測旅客流量，即時採取行動

附有區間的即時預測，讓流量管理人員能在壅塞發生前介入。

四分之一的客流是轉機，因此即使小幅改善也能影響數千名旅客。

CART 模型可解釋，且能快速利用既有資料庫建立。

APOC 的環境讓預測能轉化為跨利害關係人的行動。

機場最大的槓桿是共享即時資訊：當幾分鐘就能決定是否錯過轉機時，即使是不完美但附有信賴區間的即時預測，也勝過事後回顧。

2016 年 7 月 19 日的八小時實地試驗，產生了每五分鐘更新一次的準確兩小時預測；此方法記錄於 2020 年 IJAA Wagner Prize 論文，並為 Eurocontrol 在機場營運中心方面的工作提供了參考。