A hybrid ensemble machine learning approach for arrival flight delay classification prediction using voting aggregation technique

The number of flights keeps increasing with the development of civil aviation, and flight delays have become a severe issue of concern to the aviation industry. The need for reliable flight delay classification and prediction cannot be overemphasised because of its importance. In this research, we classify arrival flight delay using a hybrid ensemble machine learning algorithm based on voting aggregation. Each ensemble’s architecture consists of four supervised machine learning algorithms: Logistic Regression, Decision Tree, Support Vector Classifier and Random Forest. We conducted a comparative experiment using the United States Bureau of Statistics dataset to verify the efficacy of our proposed approach against other benchmark approaches. We employ multiple evaluation metrics to check the performance of our proposed model comprehensively. Accuracy, Recall, Precision, F1-Score, AUC Score, and ROC curve. Our experimental results show that our model outperforms the benchmark techniques on the binary classification of flight delays task. Hence, the hybrid ensemble model presented in this research can be used as a decision-support model to improve the flight scheduling management system design to assist the airline and airport operation managers and passengers with improved travel itineraries management

Propuesta de mejora para reducir el consumo de combustible en unidades de carga de la Empresa LELYCOR SAC, Lima, 2022

La presente investigación tuvo como propósito realizar una propuesta de mejora para reducir el consumo de combustible en unidades de carga de la Empresa LELYCOR SAC, Lima, 2022, para ello se prosiguió la metodología de enfoque cuantitativo, tipo aplicada, con un nivel descriptivo, porque se buscó la descripción de los factores que condicionan el consumo de combustible a fin de generar la propuesta de mejora, el diseño de investigación fue pre experimental-transversal. La población y muestra estuvo conformada por (18) unidades de carga, a los cuáles se le aplicó la técnica de observación a través su ficha de observación. El resultado muestra reducción del consumo de combustible en las rutas de Lima-Arequipa-Lima de 5.88 a 8.12 Km/Gln, Lima-Chiclayo-Lima de 6.22 a 9.90 Km/Gln, Lima-CuscoLima de 5.76 a 8.36 Km/Gln y Lima-Arequipa-Lima de 5.75 a 8.72 Km/Gln, con una media de 7.3388 y desviación de 1.62645 entre el Pre-Test y Post-Test, y con prueba estadístico Mann Whitney de p-valor de 0.000, por lo que se rechazó la hipótesis nula y aceptando la hipótesis alternativa; por lo que se concluyó que la propuesta de mejora logra reducir el consumo de combustible de las unidades de carga de la empresa LELYCOR SAC, Lima, 2022