Deep learning approaches for analysis and prediction of flight data

Abstract

Yüksek Lisans TeziBu çalışma, uçuş verilerinin analizi ve tahmini için derin öğrenme yöntemlerinin uygulanmasını incelemektedir. Hızla büyüyen havacılık sektörü, uçuş güvenliğini artırmak, operasyonel verimliliği optimize etmek ve yolcu memnuniyetini sağlamak amacıyla uçuş rotası ve uçuş gecikmesi tahmini gibi konulara odaklanmayı gerektirmektedir. Tezde, uçuş rotası ve gecikmesi tahminleri için CNN ve LSTM gibi derin öğrenme modelleri kullanılmıştır. Çalışmada, ADS-B verileri ve BTS On-Time Performance verileri birleştirilerek hem zamansal hem de uzamsal analizler gerçekleştirilmiştir. Uçuş rotası tahminlerinde LSTM ile düşük hata oranları elde edilirken, gecikme tahminleri için CNN modeli başarıyla uygulanmıştır. Sonuçlar, uçuş rotası ve gecikmelerinin birbirine olan etkilerini ortaya koymakta ve havacılık operasyonlarının optimizasyonu için pratik çözüm önerileri sunmaktadır.This study explores the application of deep learning methods for the analysis and prediction of flight data. The rapidly growing aviation sector necessitates a focus on flight route and delay prediction to enhance safety, optimize operational efficiency, and improve passenger satisfaction. In this thesis, deep learning models such as CNN and LSTM were employed for flight route and delay predictions. By integrating ADS-B data with BTS On-Time Performance datasets, both temporal and spatial analyses were conducted. The LSTM model achieved low error rates in flight route predictions, while the CNN model was effectively applied for delay estimations. The results reveal the interdependencies between flight routes and delays, offering practical solutions for the optimization of aviation operations