Hava trafiği yönetimi için ADS-B sistemi uçuşverilerinin veri madenciliği yöntemleriyledeğerlendirilmesi
ADS-B system for air traffic managementevaluation with efficiency methods
- Tez No: 672839
- Danışmanlar: PROF. DR. ENGİN AVCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
Sürekli değişen ve gelişen dünyamızda çok fazla miktarda bulunan verinin değerlendirilip bilgiye dönüştürülmesi uzun işlem ve süreç gerektirmektedir. Değişen, gelişen pazar koşulları ve yenilenen teknolojiler sayesinde verinin bir araya getirilmesi ve depolanması biçimi çok farklı boyutlar kazanmıştır. Şirketler sayısal ortamda yığın şeklinde duran verileri işlemek, geleceğe yönelik analizler ve tahminler yapmak için kullanmayı istemektedirler. Bilgiye dönüştürülmeyen veri, şirketler için pek değerli değildir. Bu yüzden verinin anlamlı bilgiye dönüştürülmesi sürecinde veri madenciliği ve makine öğrenmesi metotları devreye girmektedir. Veri madenciliği verilere anlam ve değer kazandırmak amacıyla çeşitli işlemler/yöntemler/metotlar uygular ve bilgiye dönüşümünü sağlar. Dönüştürülen veriler satış, pazarlama, sigorta, bankacılık ve bilgisayar bilimleri alanlarında geleceği tahmin etmeye yönelik işlemlerde kullanılır. Bu tez kapsamında veri madenciliğinde kullanılan ücretsiz yazılım aracı olan WEKA ve ORANGE programı ile, bir ADS-B uçuş veri setleri üzerinden sınıflandırma ve kümeleme işlemleri yapılacaktır. Artan hava yolu taşımacılığının, sürekli olarak artan uçuşlar göz önüne alındığında bu sistemlerinin güvenliği ve uçtan uca izlenmesi daha karmaşık bir hale gelmiştir. Bu sorunlara yeni bir çözüm üreten ve klasik karaya konuşlu radarların zaafiyetlerini ortadan kaldıran yeni nesil hava trafiği yönetimi (nextgen) olan ADS-B sistemi ayrıntılı bir biçimde incelenecektir. Yapılacak inceleme ile birlikte uçuş verilerinin veri madenciliği yöntemleri kullanılarak barındırmış olduğu değerli bilgiler ortaya çıkarılacaktır. Bu sayede veri setimiz için sunulmuş olan sınıflandırma ve kümeleme algoritmlarının performans karşılaştırması yapılacaktır. Ayrıca mevcut kullanımda olan veri madenciliği platformları ücretli / ücretsiz olma durumlarına göre, algoritma sayılarına, sınıflandırma, kümeleme vs... gibi özellikleri başta olmak üzere bir çok açıdan karşılaştırılıp incelenecektir.
Özet (Çeviri)
In our ever-changing and developing world, evaluating a large amount of data and converting it into information requires a long process and process. Thanks to changing and developing market conditions and renewed technologies, the way data is gathered and stored has gained very different dimensions. Companies want to process data in aggregate form in digital environment and use it to make future analysis and forecasts. Data that is not transformed into information is not very valuable for companies. Therefore, data mining and machine learning methods come into play in the process of converting data into meaningful information. Data mining implements various processes / methods / methods in order to give meaning and value to data and enables its transformation into information. The transformed data are used to predict the future in the fields of sales, marketing, insurance, banking and computer science. Within the scope of this thesis, classification and clustering operations will be performed on an ADS-B flight data sets with the WEKA and ORANGE program, which is a free software tool used in data mining. The security and end-to-end monitoring of these systems has become more complex, given the increasing number of airline transport and the ever-increasing flights. The ADS-B system, which is a new generation air traffic management (nextgen) system that produces a new solution to these problems and eliminates the weaknesses of conventional land-based radars, will be examined in detail. With the investigation, valuable information that the flight data contains using data mining methods will be revealed. In this way, the performance comparison of the classification and clustering algorithms presented for our data set will be made. In addition, data mining platforms in use will be compared and examined in many aspects, especially their features such as the number of algorithms, classification, clustering, etc., according to their paid / unpaid status.
Benzer Tezler
- Dünyada FANS kullanımı ve Türk Hava Sahası'na bu sistemin uygulanması
Use of funs in the world and it's implementation to the Turkish Airspace
KADRİYE YAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Sivil HavacılıkAnadolu ÜniversitesiSivil Havacılık Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAKAN OKTAL
- Otomatik bağımlı gözetim-yayını güvenlik analizi
Automatic dependent surveillance-broadcast security analysis
EREN KOCAAĞA
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED OĞUZHAN KÜLEKCİ
- Data-driven aircraft performance models for improving baseline fuel estimations
Kalkış öncesi yakıt tahminini iyileştirmek için veri analitik hava taşıtı performans modelleri
MUHAMMED EMRE SARIGÖL
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE KOYUNCU
- Learning and inference for wireless communications applications using in-memory analog computing
Bellek içi analog hesaplama kullanarak kablosuz iletişim uygulamaları için öğrenme ve çıkarım
MUHAMMAD ATIF ALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. TOLGA METE DUMAN
- Türkiye için hava trafik yönetimi stratejik/master plan önerisi
Air traffic management strategic/master plan proposal for turkiye
UFUK EROL
Doktora
Türkçe
2019
Sivil HavacılıkEskişehir Teknik ÜniversitesiHava Trafik Kontrol Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDAN CAVCAR