Deep Learning Based Forecasting of Delay on Flights

Home Page
About
Submit A Journal
Submit A Conference
Submit Paper/Book
- Submit a Preprint
- Submit a Book
Contact

Bilişim Teknolojileri Dergisi
Volume:15 Issue:3
Deep Learning Based Forecasting of Delay on Flights

Deep Learning Based Forecasting of Delay on Flights

Authors : Anıl AYAYDIN, M Ali AKCAYOL

Pages : 239-249

Doi:10.17671/gazibtd.1060646

View : 46 | Download : 12

Publication Date : 2022-07-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada, havacılık endüstrisinde ciddi bir sorun teşkil eden uçuşlarda yaşanan gecikmeler sonucu oluşabilecek maddi-manevi kayıpları önlemek ve uçuş gecikmesinin önceden tahmin edilerek gerekli önlemlerin alınabilmesi amacıyla makine öğrenmesi ve derin öğrenmeden oluşan üç farklı yöntem uygulanmıştır. Deep recurrent neural networks (DRNN), long-short term memory (LSTM) ve random forest (RF) yöntemleri kapsamlı bir şekilde test edilmiş ve dünya genelinde 368 havalimanını kapsayan gerçek bir veri seti kullanılarak uçuşların gecikme durumu tahmin edilmiştir. Deneysel sonuçlar, LSTM modelinin %96.50 recall değeriyle diğer modellere göre daha yüksek başarı oranına sahip olduğunu göstermiştir.
Keywords : tahminleme, derin öğrenme, makine öğrenmesi, havacılık

ORIGINAL ARTICLE URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.