İstatistiksel öneri sistemi ve makine öğrenimi temelli tahminleme modeliyle geliştirilmiş hava taşımacılığı simülasyonu tasarımı
Improved air transportation simulation design with statistical recommendation system and machine learning based forecasting model
- Tez No: 421357
- Danışmanlar: PROF. DR. OĞUZ BORAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Hava taşımacılığının gündelik operasyonel ve idari süreçlerini iyileştirmek amacıyla sürdürülebilir sistem tasarımı, kârlılık, verimlilik ve karar mekanizmasının hızlandırılması büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada hava taşımacılığı süreçlerinin gözlemlenmesi ve geliştirilmesi için örnek bir sistem tasarlanmıştır. Tasarımda makine öğrenimi ve istatistiksel analizler kullanılmıştır. Uçulacak rotalar, seçilecek uçak tipleri, doluluk ve diğer metriklerin etkilerine yönelik analizler yapılmıştır. Ayrıca mevcut süreçlerin verilerinin öğrenimi ile yeni hatlarda kârlılığı destekleyici gerekli ücret sınıfını belirleme süreci gibi makine öğrenimi temelli hesaplamalara yer verilmiştir. Bu bağlamda, ilgili değişkenler istatistiksel yöntemlerle analiz edilmiş, sınıflandırılmış ve örneklemlendirilmiştir. Böylece mevcut süreçlerin çıktılarına yönelik veri setlerinin oluşturulması şartıyla, atılacak adımları öngörü ile hesaplayan ve yönlendiren, daimi gelişim tabanlı bir sistem örnek çıktı olarak ortaya konulmuştur.
Özet (Çeviri)
With the aim of improving the daily operational and management processes of air transportation, sustainable system design, profit, productivity and speeding up decision mechanisms have great importance. In this study, an example system has been designed for the observation and the development of air transportation processes. Machine learning and statistical analysis have been used in the design. Analysis intended towards the effects of potential destinations, aircraft types to be selected and other metrics has been conducted. In addition, with the study of the data from the existing processes, machine learning based calculations like the process for determining the required tariff class to support profitability in new destinations has taken place. In this context, related variables have been analyzed with statistical methods, classified ve exampled. In this way, provided that data sets are created towards the output of the existing processes, a system based on sustainable development, calculating and directing with foresight for the steps forward, has been presented as an example output.
Benzer Tezler
- Emotion aware artificial intelligence for cognitive systems
Bilişsel sistemler için duygu farkındalıklı yapay zeka
DEĞER AYATA
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Билимге таянып чечим чыгаруу максатында автоматташтырылган тестирлөөдө суроолорду кокусунан тандап алуу боюнча окуучулардын пикирин изилдөө
Bilgiye Dayalı Karar Verme Sürecinde, Elektronik Sınavlarda Rastgele Soru Seçimi Yapılmasına Öğrencilerin Algıları ve Tepkilerinin Araştırılması
KASIM BARIKTABASOV
Doktora
Kırgızca
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırgızistan-Türkiye Manas ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULAN BRİMKULOV
- Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi
Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque
EVREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE
- Defining the decisive factors influencing purchase decision by using feature importance methods in e-commerce and comparing the methods' performances
E-ticarette satın alma kararlarını etkileyen faktörlerin özellik önemi metodları ile tespiti ve metodların kıyaslanması
ERMAN DEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET TEOMAN NASKALİ
- Solunum sistemi hastalıklarının sınıflandırılmasında makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımı
Use of machine learning methods in classification of respiratory system diseases
ERKUT BOLAT
Doktora
Türkçe
2021
Biyoistatistikİstanbul ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERAY YURTSEVEN