COVİD-19 pandemisi etkisindeki havayolu yolcu talebinin yapay zeka kullanılarak tahmin edilmesi
Prediction of airline passenger demand affected by the COVID-19 pandemic using artificial intelligence
- Tez No: 724300
- Danışmanlar: PROF. DR. BÜLENT SEZEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: COVID 19, Hava yolları, Hava yolu taşımacılığı, Pandemiler, Talep, Talep tahmin sistemi, Talep tahmini, Yapay zeka, Yolcu talebi, Yolcu taşımacılığı, COVID 19, Airlines, Airline transport, Pandemics, Demand, Demand estimation system, Demand estimation, Artificial intelligence, Passenger demand, Passenger transportation
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
2019 yılında Çin'de ortaya çıkan Covid-19 salgını kısa sürede tüm Dünya'da yayılmıştır. Salgın sebebiyle küresel çapta birçok sektör olumsuz etkilenmiştir. Havayolu yolcu taşımacılığı da Covid-19 salgınından en yoğun etkilenen sektörlerden biridir. Havayolu yolcu mili havacılık sektöründe sıkça kullanılan bir metrik olup toplam uçulan mil ile toplam yolcu sayısının çarpımı ile elde edilir. Havayolu yolcu mili metriği ile sektördeki hareketlilik ölçülebilmektedir. Bu çalışmada Amerika Birleşik Rezerv Ekonomik Veri (FRED) sisteminden alınan Amerika havayolu yolcu mili metriğine ait 2000 ile 2021 yılları arasında toplam 259 veri kullanılmıştır. Kullanılan veri seti yukarı doğru artış eğilimi barındırdığı için durağan özellik göstermemektedir. Bunun yanında yılın bazı mevsimlerinde artan, bazı mevsimlerinde de tam tersine azalan bir yapıya yani, mevsimselliğe sahip olduğu gözlemlenmiştir. Derin öğrenme metotlarından Tekrarlayan Sinir Ağlarının (RNN) LSTM (Uzun Kısa Dönem Hafıza) mimarisinin durağan olmayan veri seti ile çalışabilmesi ve mevsimsellik etkilerini hesaba katabiliyor olması sebebiyle bu çalışmada tercih edilmiştir. Covid-19 döneminde veri setinin eğiliminde meydana gelen ani değişimin LSTM mimarisinin performansına etkisini gözlemleyebilmek amacıyla hem Covid-19 dönemi verilerini içeren veri seti hem de Covid-19 dönemini içermeyen veri seti ile iki ayrı tahmin yapılmış ve sonuçlar kıyaslanmıştır. Bulgulara göre, Covid-19 dönemini içermeyen veri seti ile yapılan tahminlerde LSTM mimarisinin performansının çok daha yüksek olduğu görülmüştür. Aynı veri setinin AR (Otoregresif) ile de tahmini yapılmış ve LSTM mimarisinin performansı ile kıyaslanmıştır. Son olarak LSTM mimarisi ile 1960-2020 yılları arasında Türkiye'ye ait yolcu sayısı verileri ile tahmin yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
The Covid-19 epidemic, which emerged in China in 2019, spread all over the world in a short time. Due to the epidemic, many sectors around the world have been adversely affected. Airline passenger transport is also one of the sectors most heavily affected by the Covid-19 outbreak. Airline passenger mile is a frequently used metric in the aviation industry and is obtained by multiplying the number of miles flown by the number of passengers. With the airline passenger mile metric, the mobility in the sector can be measured. In this study, a total of 259 data for the American airline passenger mile metric taken from the United Reserve Economic Data (FRED) system between 2000 and 2021 were used. Since the data set used has an upward trend, it does not show a static feature. In addition, it has been observed that it has a seasonality that increases in some seasons of the year and decreases in some seasons, on the contrary. LSTM (Long Short-Term Memory) architecture of RNN (Recurrent Neural Networks), which is one of the deep learning methods, was preferred in this study because it can work with non-stationary data set and can take seasonal effects into account. In order to observe the effect of the sudden change in the trend of the data set during the Covid-19 period on the performance of the LSTM architecture, two separate estimations were made with both the data set containing the Covid-19 period data and the data set not containing the Covid-19 period, and the results were compared. According to the findings, it was seen that the performance of the LSTM architecture was much higher in the predictions made with the data set that did not include the Covid-19 period. The same data set was also estimated with the AR (Autoregressive) and compared with the performance of the LSTM architecture. Finally, with the LSTM architecture, estimations were made with the number of passengers in Turkey between the years 1960-2020.
Benzer Tezler
- COVID-19 pandemisinin Türkiye'deki havalimanlarının hava trafiğine ve uçak emisyonlarına etkisi
The effect of COVID-19 pandemic on air traffic and aircraft emissions of airports in Turkey
ERDEM ÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
UlaşımGazi ÜniversitesiTrafik Planlaması ve Uygulaması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. ÖZGE YALÇINER ERCOŞKUN
- Hava üfleme yöntemiyle hibrit hepa filtre üretimi ve karakterizasyonu
Başlık çevirisi yok
DİCLE AYÇA ERTEK KİRAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiMarmara ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN YÜKSEK
- Covid-19 salgınının havayolu taşımacılığı sektörüne etkileri ve dünya'da faaliyet gösteren seçilmiş havayolu firmalarına etkilerinin araştırılması
The effects of the Covid-19 output on the air transport industry and investigation of its effects on selected airline companies operating in the world
GAMZE DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İşletmeİstanbul Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİR OTLUOĞLU
- The impact of the Covid-19 pandemic on the financial sustainability of the ministry of health in the Gaza Strip-Palestine
Covid-19 pandemisi üzerindeki etkisi finansal sürdürülebilirlik Gazze Şeridi-Filistin Sağlık Bakanlığı
AHMED Y. S. ABUELREESH
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İşletmeİstanbul Aydın Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. HÜLYA BOYDAŞ HAZAR
- COVID-19 pandemisi kapsamında Fırat Havzası yerleşimlerinde karantina döneminin hava ve su kalitesi üzerindeki etkilerinin peyzaj planlama açısından değerlendirilmesi
Evaluation of the effects of the quarantine period on air and water quality in Euphrates Basin settlements within the scope of the COVID-19 pandemic in terms of landscape planning
HANDE ÖZVAN
Doktora
Türkçe
2026
Peyzaj MimarlığıVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR ASLANTAŞ
PROF. DR. ALFRED STEIN