İstanbul Havalimanında uçak taksi sürelerinin makine öğrenmesi yöntemleriyle tahmini
Estimation of aircraft taxi times at Istanbul Airport using machine learning methods
- Tez No: 922832
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR İNAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Bu tez, sivil havacılık endüstrisinin operasyonel verimliliğini artırmak ve hizmet kapasitesini iyileştirmek için yenilikçi çözümler ve teknolojiler üzerinde durmaktadır. Artan uçak trafiği, havalimanlarında operasyonel zorluklar yaratmakta ve yer hizmetleri ile hava trafiği yönetiminde daha etkili planlama stratejileri gerektirmektedir. İstanbul Havalimanı, büyük ve karmaşık bir operasyonel yapıya sahip olup uçak taksi sürelerinin doğru tahmini açısından zorlu bir test alanı sunmaktadır. Çalışmada, İstanbul Havalimanındaki uçak taksi sürelerini tahmin etmek için Yapay Sinir Ağları (YSA), Rastgele Orman (RO), Karar Ağacı (KA) ve Gradyan Artırma (GA) regresyon algoritmaları kullanılmıştır. Bu algoritmaların performansları karşılaştırılarak en uygun model belirlenmiştir. Ayrıca Temel Bileşen Analizi (TBA) kullanılarak model performansı artırılmıştır. Sonuçlar, doğru uçak taksi süresi tahminlerinin operasyonel süreçleri iyileştirerek uçuş gecikmelerini azaltmada önemli olduğunu göstermektedir. Bu da hem ekonomik hem de çevresel sürdürülebilirlik hedeflerine katkıda bulunmaktadır. İstanbul Havalimanındaki uygulama, bu tür yenilikçi çözümlerin büyük ve karmaşık havalimanlarında nasıl uygulanabileceğini ve potansiyel faydalarını ortaya koymaktadır. Bu sayede, havalimanı operasyonlarının daha verimli hâle gelmesi ve yolcu memnuniyetinin artırılması hedeflenmektedir. Geliştirilen yöntemlerin, diğer büyük havalimanlarında da benzer sonuçlar elde edebileceği ve genel hava trafiği yönetimine önemli katkılar sağlayabileceği öngörülmektedir.
Özet (Çeviri)
This thesis focuses on innovative solutions and technologies to enhance operational efficiency and service capacity in the civil aviation industry. Increasing air traffic creates operational challenges at airports, necessitating more effective planning strategies in ground services and air traffic management. Istanbul Airport, with its large and complex operational structure, presents a challenging test case for accurate taxi time prediction. In this study, Artificial Neural Networks (ANN), Random Forest (RF), Decision Tree (DT), and Gradient Boosting (GB) regression algorithms were used to predict taxi times at Istanbul Airport. The performances of these algorithms were compared to identify the most suitable model. Additionally, Principal Component Analysis (PCA) was used to enhance model performance. The results show that accurate taxi time predictions are crucial for improving operational processes, reducing flight delays. This contributes to both economic and environmental sustainability goals. The application at Istanbul Airport demonstrates how such innovative solutions can be implemented in large and complex airports, highlighting their potential benefits. This approach aims to make airport operations more efficient and improve passenger satisfaction. The developed methods are expected to achieve similar results at other major airports, contributing significantly to overall air traffic management.
Benzer Tezler
- İstanbul Atatürk Havalimanının yeterliliğinin irdelenmesi
Başlık çevirisi yok
SALİH GÜZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUlaştırma Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNGÖR EVREN
- İstanbul Atatürk Havalimanı PAT sahasında HC ve CO emisyonlarının ölçüm ve değerlendirilmesi
Measurement and evaluation of HC and CO emissions in the runway, apron and taxi areas of Istanbul Ataturk Airport
ARZU HASANÇEBİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Çevre Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CUMA BAYAT
- Modeling, simulation, and test flight validation of a fixed-wing unmanned aircraft system
Sabit kanatlı bir insansız hava aracının modellenmesi simülasyonu ve test uçuşlarıyla doğrulanması
ERTUĞRUL BARIŞ ÖNDEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BAYEZİT
- Data analysis and simulation applications on European air traffic modelling and spatiotemporal grid emission modelling
Avrupa hava trafiği ve uzay-zamansal grid salınım modellemede veri analizi ve simulasyonu uygalamaları
YİĞİT BEKİR KAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN İNALHAN
- User experience assessment in aircraft economy class; inflight comfort aspects for passengers attending an infant
Uçak ekonomi sınıfında kullanıcı deneyimi; bebekli yolcular için uçuş konfor etmenleri
DİLCU SALİHOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EKREM CEM ALPPAY