Türk hava sahasındaki sivil hava trafik yoğunluğunun zaman serileri ve yapay sinir ağları ile analizi
Analysis of air traffic volume in Turkish airspace with time series and artificial neural networks
Yazar: NURULLAH GÜLTEKİN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SİBEL AÇIK KEMALOĞLU
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Sivil Havacılık = Civil Aviation ; İstatistik = Statistics
Dizin: ARIMA modelleri = ARIMA models ; Devlet Hava Meydanları İşletmesi Genel Müdürlüğü = General Directorate of State Airports Authority ; Hava trafiği = Air traffic ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Zaman serileri = Time series

Özet:
Bu çalışmada Türkiye hava sahasında uçuş gerçekleştiren sivil hava trafiklerine ait veriler zaman serileri analizi ile incelenmiştir. Hava yolu ulaşımı ve hava trafiği ile ilgili genel bilgi ve tanımlara değinildikten sonra literatürde zaman serileri analizi ile ilgili bazı tanım ve metotlar tanıtılmıştır. Uygulamada 2010-2019 yılları arasında ülkemiz hava sahasında uçuşunu gerçekleştirmiş sivil uçak sayıları dikkate alınmıştır. İlgili verilerde mevsimsellikten arındırma işlemi yapılmış daha sonra durağanlık tespiti için genişletilmiş Dickey-Fuller birim kök testi uygulanmıştır. Durağanlaştırma işleminden sonra uygun ARIMA modeli belirlenmiş ve modelin uygunluğu ile ilgili 2018-2019 yılları için model öngörüleri ile gerçekleşen uçuç sayıları karşılaştırılmıştır. Daha sonra ilgili modelden yararlanılarak 2020-2022 yıllarına ait öngörülerde bulunulmuştur. Bu öngörüler yapıldıktan sonra son yıllarda zaman serileri analizinde yaygın olarak kullanılan metotlardan biri olan yapay sinir ağları yöntemlerinden 'ileri beslemeli yapay sinir ağları (FFNN)' ve 'çok katmanlı algılayıcı (MLP)' modelleri ilgili verilere uygulanıp söz konusu zaman aralığına ait öngörüler yeniden hesaplanmıştır. Öngörü performansları, kurulan modeller göz önüne alınarak çeşitli performans kriterleri baz alınıp karşılaştırılmıştır. Hesaplanan tüm öngörüler ile 2020 yılının başlarından itibaren tüm dünyada etkisini gösteren Covid 19 salgını sebebiyle düşen uçuş sayıları grafikler üzerinde gösterilmiş ve salgının Türkiye hava sahasındaki hava trafik yoğunluğuna etkisinin ne boyutta olduğuna ilişkin karşılaştırmalar yapılmıştır.

Abstract:
In this study, civil air traffic data using Turkish airspace has been analyzed with time series analysis. After presenting general information about air transportation and air traffic, some definitions and methods which exist in the literature have been presented. In the application, civil airplane numbers flew in Turkish airspace between 2010-2019 have been taken into account. Following seasonal adjustment procedure has been implemented to the original data, to check potential stationery, augmented Dickey-Fuller unit root test has been applied. After stationary processes, proper ARIMA model has been determined and this model has been checked by comparing the actual flights for the years 2018-2019. Later, forecasts have been made for 2020-2022 by using the model. After these forecasts, two of the special types of Artificial Neural Networks models, which are commonly used recently, 'feed-forward neural networks (FNNN) and 'multi-layer perceptron (MLP)' were implemented the same data. The forecast performances were compared based on some performance criteria. These forecasts and the actual flight numbers which have been impacted by the global Covid 19 pandemic since the beginning of 2020 have been compared to understand the magnitude of the pandemic effects in Turkish Airspace.