Geri Dön

İstanbul havalimanları dışında Türkiye'de yer alan havalimanları için yolcu talep tahmini

Passenger demand forecast for airports in Türkiye other than Istanbul airports

  1. Tez No: 971056
  2. Yazar: EMİNE AHMETOĞLU HAKBİLEN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞÜKRAN ŞEKER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Tahmin, prophet, üstel düzeltme, xgboost, Forecast, prophet, ets, xgboost
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Talep tahminleme çalışmaları her sektörde olduğu gibi havacılık sektöründe de oldukça kritik bir öneme sahiptir. Özellikle yolcu talebine yönelik öngörü süreçlerinin, sadece havayolu işletmeciliğiyle sınırlı kalmayıp çok katmanlı ve stratejik bir etki alanı bulunmaktadır. Bu öngörülerin etki alanları dört temel başlıkta özetlenebilir. Birincisi, havayollarının network gelişim stratejilerinin oluşturulması ve doğru tahminler ile havayolu sürdürülebilir karlılıklarının sağlanmasıdır. İkincisi havalimanının bulunduğu bölgenin sosyoekonomik kalkınmasına katkı sunarak yatırım çekiciliğini, turizm potansiyelini ve istihdam olanaklarını artırmasıdır. Üçüncü olarak, havalimanı altyapı kapasitesinin ve fiziksel yatırımların, talep projeksiyonlarıyla uyumlu şekilde zamanında planlanabilmesine olanak tanımasıdır. Dördüncü ve son olarak, ulusal hava sahası yönetiminin dengeli ve güvenlik standartlarına uygun biçimde organize edilebilmesidir. Bu çerçevede, yolcu talep öngörüsü sadece teknik bir projeksiyon aracı olmaktan ziyade, çok katmanlı stratejik karar alma süreçlerinin merkezinde konumlanan oldukça kritik bir karar destek mekanizmasıdır. Bu çalışmada İstanbul havalimanları dışında Türkiye genelindeki havalimanlarına ABC analizi uygulanarak farklı talep dinamiklerine sahip üç ayrı meydan seçilmiştir. Bu meydanlara olan yolcu talebini tahmin etmek üzere dört yaygın modelin - Prophet (FacebookProphet), Üstel Düzeltme (ÜD), Mevsimsel Otoregresif Bütünleşik Hareketli Ortalama (MOBHO) ve XGBoost (Aşırı Gradyan Artırma)- modelleri karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Modellerin sonuçları, Ortalama Mutlak Hata (OMH), Kök Ortalama Kare Hata (KOKH), Ortalama Kare Hata (OKH) ve Simetrik Ortalama Mutlak Yüzde Hata (SOMYH) metrikleri kullanılarak performanslarına göre değerlendirilmiştir. Değerlendirme sonuçlarında en iyi performans XGBoost modeli ile elde edilmiştir. XGBoost modeli, SOMYH performans metrikleri ise Ankara'da %6,41, Antalya'da %31,52, İzmir'de %10,26'dır.

Özet (Çeviri)

Demand forecasting plays a critical role in the aviation industry, like in other sectors. In particular, the forecasting processes for passenger demand are not limited to airline operations alone, but have a multi-layered and strategic impact area. The impact areas of these forecasts can be summarized under four main headings. The first is the creation of network development strategies for airlines and ensuring sustainable airline profitability through accurate forecasts. Secondly, it contributes to the socio-economic development of the region where the airport is located, increasing investment attractiveness, tourism potential and employment opportunities. Thirdly, it enables the airport infrastructure capacity and physical investments to be planned in a timely manner in line with demand projections. Fourthly and finally, it enables the national airspace management to be organized in a balanced manner and in accordance with safety standards. In this context, passenger demand forecasting is not just a technical projection tool, but a critical decision support mechanism positioned at the center of multi-layered strategic decision-making processes. In this study, ABC analysis was applied to airports across Türkiye, excluding Istanbul airports, and three separate airports with different demand dynamics were selected. The performances of four common models– Prophet (Facebook Prophet), Exponential Smoothing/Trend Only (ETS), Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) ve XGBoost (Extreme Gradient Boosting) – for predicting passenger demand at these airports are comparatively investigated. Models were evaluated according to their performance using metrics such as Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Squared Error (MSE) and Symmetric Mean Absolute Percentage Error (SMAPE). Among the evaluated models, the best performance was achieved by the XGBoost model. The SMAPE values obtained with XGBoost were % 6,41 for Ankara, % 31,52 for Antalya, and %10,26 for İzmir.

Benzer Tezler

  1. Türkiye'deki uluslararası havaalanlarının kızaklama risk değerlendirmesi

    Aquaplaning risk assessment at international airports in Turkey

    EVRİM HEZEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH HİLMİ LAV

  2. 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

    İngilizce

    2015

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN İNALHAN

  3. Türk balıkçı gemilerinde iş emniyeti ve çalışan sağlığı

    Health, safety & environment on board Turkish fishing vessels

    RAMAZAN AÇIKGÖZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Deniz BilimleriMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Su Ürünleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CELAL ATEŞ

    DOÇ. DR. FATİH PERÇİN

  4. Geopolitics of aviation, decision of a potential aircraft and economical modelling of a helicopter maintenance center in related region

    Havacılıkta jeopolitiğin önemi, uygun hava aracı seçimi ve belirlenen bölgede helikopter bakım merkezinin ekonomik modellemesi

    BARAN EMRE SONUÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYRİ ACAR