Geri Dön

Havayolu taşımacılığında yapay sinir ağı yaklaşımı: Türk Hava Yolları örneği

Artificial neural network approach in airway transportation: Example of Turk Hava Yolları

  1. Tez No: 723350
  2. Yazar: YELDA İNANÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SERDAR KURT, DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU MESTAV
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ulaşım, İşletme, Transportation, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Havayolu Taşımacılığı, Filo Atama Problemi, Yapay Sinir Ağları, Air Transportation, Fleet Assignment Problem, Artificial Neural Networks
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uluslararası Ticaret ve Lojistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 130

Özet

Havayolu taşımacılığı, tarihsel gelişim süreci itibariyle diğer taşıma modlarına göre daha yeni olmasına rağmen, son yıllarda tercih edilme oranı giderek artan bir taşıma şekli haline gelmiştir. Günümüz küreselleşen dünyasında böylesine yoğun bir talep karşısında firmalar hem rakipleri üzerinde fark yaratmak hem de daha fazla kar elde etmek hedefiyle beraber en düşük maliyet ile en kısa sürede ulaştırma hizmeti sağlamak zorundadırlar. Bu amaçla işletmeler bünyelerinde yöneylem araştırması departmanları açarak bu departmanlarda çalışacak personelleri, personellerin kullanacağı bilgisayarları ve bilgisayar programlarını temin etmek için ciddi miktarlarda maliyetlere katlanmak zorunda kalmaktadırlar. Bu çalışma, yurtiçindeki havayolu şirketlerinin bu maliyetlerden kaçınmasına yardımcı olmaktadır. Bu amaçla filo atama problemlerine çözüm getirebilmek hususunda yöneticilere çözüme yönelik öneriler sunacaktır. Bu araştırma, yapay sinir ağları yardımıyla uluslararası bir havayolu şirketinin verilerinden yararlanarak günümüz havayolu taşımalarının temel sorunlarından biri olan filo atama problemini ele almaktadır. Bu çalışma; bir yapay sinir ağı kullanarak, uçuş kapsama, uçuş denge ve uçuş müsaitlik kısıtlarını içeren bir havayolu uçuş ağı modeli oluşturmayı ve oluşturulan bu uçuş ağı modelinin performansını analiz etmeyi, gelecekte yapılacak çalışmalara yol göstermeyi ve dolayısıyla akademik yazına katkı sağlamayı amaçlamaktadır.

Özet (Çeviri)

Although air transport is newer than other modes of transport in terms of its historical development, it has become an increasingly preferred mode of transport in recent years. In the face of such an intense demand in today's globalizing world, companies have to provide transportation services in the shortest time with the lowest cost, with the aim of both making a difference over their competitors and making more profit. For this purpose, businesses have to bear serious costs in order to provide the personnel to work in these departments, the computers and computer programs to be used by the personnel, by opening the operations research departments. This study helps domestic airline companies avoid these costs. For this purpose, it will offer solutions to the managers in order to solve the fleet assignment problems. This research, using the data of an international airline company with the help of artificial neural networks, deals with the fleet assignment problem, which is one of the main problems of today's airline transports. This study aims to create an airline flight network model that includes flight coverage, flight stability and flight availability constraints by using an artificial neural network and to analyze the performance of this flight network model, to guide future studies and thus to contribute to academic literature.

Benzer Tezler

  1. Yapay sinir ağları yaklaşımı ile Türkiye'deki ulaştırma talebinin tahmini

    The estimation of transportation demand in Turkey with artificial neural networks approach

    TOLGA GÜRBÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İnşaat MühendisliğiKırıkkale Üniversitesi

    İnşaat Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİ PAYIDAR AKGÜNGÖR

  2. Hyperloop altyapı kapsülü geliştirilmesi

    Hyperloop infrastructure capsule development

    YEKTA YEŞİLYURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HİKMET ARSLAN

  3. 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

    İngilizce

    2018

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE KOYUNCU

  4. Türkiye'de iç hatlarda havayolu yolcu taleplerinin yapay sinir ağları kullanarak tahmini

    Forecasting of passenger demands in domestic air transportation using artificial neural network in Turkey

    İSMAİL KOÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EMEL ARSLAN

  5. Türkiye'de şehir çiftleri arasında hava seyahat talebine etki eden kriterlerin farklı yöntemlerle karşılaştırmalı analizi

    Comparative analysis of criteria affecting air travel demand between city pairs in Turkey with different methods

    İZAY REYHANOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Sivil HavacılıkAtılım Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DİLAVER TENGİLİMOĞLU