Yapay sinir ağı ile havalimanı yolcu sayısı tahmini ve bazı tahminleme yöntemleri ile karşılaştırmalı analiz
Airport passenger number prediction using artificial neural network and comparative analysis with some forecast methods
Yazar: DİDEM ARI
Danışman: PROF. DR. PINAR MIZRAK ÖZFIRAT
Manisa Celal Bayar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Artan rekabet ortamı ile hayatın her alanında özellikle de ulaşım sektörlerinde
zaman, maliyet, konfor gibi faktörlere önem verildiği görülmektedir. Bunun sebebi
insanların daha az maliyetli, daha hızlı ve konforlu bir ulaşım isteğinin hayat
koşullarının zorluğu, nüfus ve trafik yoğunluğundaki artışlar ile birlikte daha da
artmasıdır. Bu doğrultuda daha az maliyetli olacak şekilde hızlı ve konforlu bir
ulaşım için havacılık sektörüne yönelimlerin de daha çok artması adına bu sektörün
gelecek aylara, yıllara ait yolcu sayılarını doğru bir şekilde tahmin edebilmeleri
oldukça önemlidir. Doğru yolcu sayısı tahminleri sayesinde kapasite, tesis kullanımı,
personel ihtiyacı, turizm ve ekonomi gibi konularda pratik ve stratejik planlar
yapılarak zaman, enerji tüketimi, müşteri memnuniyeti ve maliyet gibi faktörler daha
doğru bir şekilde yönetilebilmektedir. Böylece azalan maliyetler sayesinde verimli
bir şekilde yatırımlar yapılacak ve beklenen uçuş fiyatları da bu doğrultuda
azalacaktır. Düşen fiyatlar ve ulaşımın hızlı ve konforlu olması sayesinde ise bu
firmalara yönelimler artacak ve bu da firmaların prestij sahibi olmalarına yardımcı
olacaktır.

Tez çalışması kapsamında ise ulaşımın yoğun olduğu büyük şehirlerden
İstanbul, Ankara ve İzmir seçilerek bu şehirlerdeki havalimanları için doğru bir
şekilde yolcu sayısı tahminlerinin yapılabilmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda
tahminleme çalışması için yapay sinir ağı önerilerek bu yöntemin diğer yöntemler ile
karşılaştırması yapılmıştır. Uygulama aşamasında geleneksel yöntemler ve gelecek
tahmini yapabilen yöntemler ve de bu yöntemlerin mevsimsellik analizleri
denenmiştir. Daha eşdeğer bir karşılaştırma olabilmesi açısından geleneksel
yöntemler ve gelecek tahmini yapabilen yöntemler iki ayrı kategoride
değerlendirilmiştir. Değerlendirme yapılırken ortalama mutlak yüzde hata değerine
bakılması uygun görülmüştür. Değerlendirme sonucunda gelecek tahmini için en iyi
sonucu veren yöntemin yapay sinir ağı olduğu gözlemlenmiştir. Önerilen yöntem
kullanılarak 2024-2030 yılları için tahmin değerleri sunulmuştur.

Abstract:
With the increasing competitive environment, it is seen that factors such as
time, cost and comfort are given importance in all areas of life, especially in the
transportation sectors. The reason for this is that people's desire for less costly, faster
and more comfortable transportation increases with the difficulty of living
conditions, the increase in population and traffic density. In this direction, it is very
important that these sectors should accurately predict the number of passengers for
the following months and years in order to increase the demand for a fast and
comfortable transportation with less cost. With accurate passenger number
estimations; time, energy consumption, customer satisfaction and cost factors can be
managed more accurately and practical and strategic plans on issues such as capacity,
facility usage, personnel needs, tourism and economy can be provided. By this way
investments can be made efficiently and the expected flight prices would decrease
accordingly. With lower prices, the fast and comfortable transportation, the demand
to these companies will increase and this would help the companies to have prestige.

Within the scope of the thesis, Istanbul, Ankara and Izmir are selected from
metropolitan cities where there is high transportation, and it is aimed to make
accurate estimates of the number of passengers for the airports in these cities. In this
direction, an artificial neural network is proposed for the estimating passenger
number and this method is compared with other methods. In the application phase;
traditional methods, methods that can predict the future, and also seasonality analysis
of these methods has been investigated. In order to provide more realistic
comparison, traditional methods and methods that can predict the future are
evaluated in two separate categories. The mean absolute percentage error value is
checked while making the evaluation. As a result of the evaluation, it observed that
the artificial neural network is the method that gives the best result and the future
passenger number with proposed approach are estimated for years 2024 to 2030.