6月9日下午2点，美国加州大学伯克利分校刘育麟博士在将军路校区1号楼1207会议室做了题为“Causal Analysis of En Route Flight Inefficiency in the US”的学术报告。

报告中刘育麟博士指出飞行线路效率不足，可以用飞机飞行的额外距离来测量，即超出理论上最短距离的部分；讨论三个低效率的因素：对流天气、英里数限制和风，它们是如何影响到En route的性能；介绍目前正在进行的研究，包括关于预测飞机轨迹的深度学习框架。刘博士首先概述了用于构建不同机场的常规路线的轨迹聚类算法，同时介绍了一种一般框架，能够匹配影响轨迹数据的不同因子。然后，讨论了两个统计模型，揭示这些因素可能产生的影响。通过案例研究表明，对流天气是最具影响力的因素，似乎导致了航班偏离了成本更低的轨迹；风和英里数限制对一些初始目标也很重要，但重要程度要低于对流天气。最后，刘育麟博士与在场师生进行了交流与讨论。

刘育麟博士简介：

刘育麟博士现就读于美国加州大学伯克利分校土木与环境工程系。他的研究领域包括交通流量管理、轨迹优化和机器学习算法。2015年获清华大学土木工程学士学位。