Enhancing Flight Safety through Data-Driven Uncertainty Quantification with Vine Copula Models in Aviation

The central focus of this research is the integration of vine copula models in uncertainty quantification problems. Vine copulas are flexible and interpretable multivariate distribution functions that can effectively model complex data dependence structures. By employing vine copula models, we can account for intricate relationships among the studied variables, providing a more comprehensive understanding of uncertainty propagation throughout flight operations.
Das Hauptaugenmerk dieser Forschung liegt auf der Einbeziehung von Vine-Copula-Modellen in Probleme der Unsicherheitsquantifizierung. Vine-Copulas sind flexible und interpretierbare multivariate Verteilungsfunktionen, die komplexe Datenabhängigkeitsstrukturen effektiv modellieren können. Durch den Einsatz von Vine-Copula-Modellen können wir komplizierte Beziehungen zwischen den untersuchten Variablen berücksichtigen und so ein umfassenderes Verständnis der Unsicherheitsausbreitung im gesamten Flugbetrieb erreichen. Übersetzt mit www.DeepL.com/Translator (kostenlose Version)