• Türkçe
    • English
  • English 
    • Türkçe
    • English
  • Login
View Item 
  •   DSpace@MEF
  • Enstitüler
  • Fen Bilimleri Enstitüsü
  • FBE, Yüksek Lisans - Proje Koleksiyonu
  • FBE, Yüksek Lisans, Proje Koleksiyonu
  • View Item
  •   DSpace@MEF
  • Enstitüler
  • Fen Bilimleri Enstitüsü
  • FBE, Yüksek Lisans - Proje Koleksiyonu
  • FBE, Yüksek Lisans, Proje Koleksiyonu
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Advanced Search

Flight delay prediction

Thumbnail

View/Open

YL-Proje Dosyası (572.9Kb)

Access

info:eu-repo/semantics/openAccess

Date

2019

Author

Kurt, Mustafa

Metadata

Show full item record

Citation

Kurt, M. (2019). Flight delay prediction, MEF Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, Türkiye

Abstract

This study aims to create a model to predict flight departure delays. Various factors might affect a flight delay, and thus different features might be selected as input to create a model concerning priorities and the power of control over the features for the party who makes the analysis. In this study, domestic commercial flights in the U.S. operated in August 2018 are studied. Besides, airplane, passenger boarding, and cargo data are combined with flight data to benefit from possible insights related to these factors. For predicting the flight delays, machine learning methods such as decision trees, random forest, bagging classifier, extra trees classifier, gradient boosting and xgboost classifier are used and results are analyzed. Further studies could be adding extra features such as data related to flight planning, personnel data, loading data, data about technical processes to prepare a plane to a flight to improve prediction capacity.
 
Bu çalışma, uçuş kalkış gecikmelerini tahmin etmek için bir model oluşturmayı amaçlamaktadır. Çeşitli faktörler bir uçuş gecikmesini etkileyebilir ve bu nedenle, öncelikleri ve analizi yapan tarafın faktörler üzerindeki kontrolüne göre bir model oluşturmak için girdi olarak farklı özellikler seçilebilir. Bu çalışmada, ABD’de Ağustos 2018’de düzenlenen iç hat uçuşları incelenmiştir. Ayrıca, uçak, yolcu uçağı ve kargo verileri, bu faktörlerle ilgili olası iç görülerden yararlanmak için uçuş verileriyle birleştirilmiştir. Uçuş gecikmelerini tahmin etmek için karar ağacı, rastgele orman, torbalama sınıflandırcı, ekstra ağaçlar, grade takviyeli sınflandırıcı ve ekstra grade takviyeli sınıflandırıcı gibi makine öğrenme metotları ve sonuçları analiz edilmiştir. Çalışmanın ileriki aşamaları için uçuş planlama verileri, personel verileri, yükleme verileri ve bir uçağı uçuşa hazırlamak için teknik süreçler ile ilgili veriler kullanılarak modelin tahminleme kapasitesi artırılabilir.
 

URI

https://hdl.handle.net/20.500.11779/1217

Collections

  • FBE, Yüksek Lisans, Proje Koleksiyonu [116]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 




| Instruction | Guide | Contact |

DSpace@MEF

by OpenAIRE

sherpa/romeo

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsInstitution AuthorTitlesORCIDSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryPublisherAccess TypeThis CollectionBy Issue DateAuthorsInstitution AuthorTitlesORCIDSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryPublisherAccess Type

My Account

LoginRegister

Statistics

View Google Analytics Statistics

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Guide|| Instruction || Library || MEF University || OAI-PMH ||

MEF University Library, İstanbul, Turkey
If you find any errors in content please report us

Creative Commons License
MEF University Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@MEF:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.