Uçuş verilerinin analizi ve tahmini için derin öğrenme yaklaşımları
Deep learning approaches for analysis and prediction of flight data
- Tez No: 918713
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET EMİN ÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Aeronautical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uçak Mühendisligi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Bu çalışma, uçuş verilerinin analizi ve tahmini için derin öğrenme yöntemlerinin uygulanmasını incelemektedir. Hızla büyüyen havacılık sektörü, uçuş güvenliğini artırmak, operasyonel verimliliği optimize etmek ve yolcu memnuniyetini sağlamak amacıyla uçuş rotası ve uçuş gecikmesi tahmini gibi konulara odaklanmayı gerektirmektedir. Tezde, uçuş rotası ve gecikmesi tahminleri için CNN ve LSTM gibi derin öğrenme modelleri kullanılmıştır. Çalışmada, ADS-B verileri ve BTS On-Time Performance verileri birleştirilerek hem zamansal hem de uzamsal analizler gerçekleştirilmiştir. Uçuş rotası tahminlerinde LSTM ile düşük hata oranları elde edilirken, gecikme tahminleri için CNN modeli başarıyla uygulanmıştır. Sonuçlar, uçuş rotası ve gecikmelerinin birbirine olan etkilerini ortaya koymakta ve havacılık operasyonlarının optimizasyonu için pratik çözüm önerileri sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This study explores the application of deep learning methods for the analysis and prediction of flight data. The rapidly growing aviation sector necessitates a focus on flight route and delay prediction to enhance safety, optimize operational efficiency, and improve passenger satisfaction. In this thesis, deep learning models such as CNN and LSTM were employed for flight route and delay predictions. By integrating ADS-B data with BTS On-Time Performance datasets, both temporal and spatial analyses were conducted. The LSTM model achieved low error rates in flight route predictions, while the CNN model was effectively applied for delay estimations. The results reveal the interdependencies between flight routes and delays, offering practical solutions for the optimization of aviation operations.
Benzer Tezler
- Dynamic data-driven optimization approach for flight selection problem
Uçuş seçimi problemi için dinamik veri odaklı optimizasyon yaklaşımı
ERDEM AKIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiVeri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
- The effect of using different feature sets and flight data envelopes on the fidelity of deep learning based system identification of a fighter aircraft
Farklı feature setleri ve uçuş veri zarflarının kullanımının bir savaş uçağının derin öğrenme tabanlı sistem tanımlamasının doğruluğu üzerindeki etkisi
MEHMET CAN ŞEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ BAŞPINAR
- Hava araçlarında uzun kısa vadeli bellek yöntemiyle kestirimci bakım analizi
Predictive maintenance analysis using long short term memory method in air vehicles
ERHAN GÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiAviyonik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERKAN KURT
- A new nonlinear lifting line method for configuration aerodynamics and deep learning based aerodynamic surrogate models
Konfigürasyon aerodinamiği analizi ve derin öğrenme bazlı aerodinamik dijital model oluşturmak için yeni bir doğrusal olmayan taşıyıcı çizgi metodu
HASAN KARALİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT ADİL YÜKSELEN
PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN
- A multi-fidelity prediction framework with convolutional neural networks using high-dimensional data
Yüksek boyutlu veriler ile çok-doğruluklu evrişimsel sinir ağı tabanlı kestirim
HÜSEYİN EMRE TEKASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİKE NİKBAY