Türkiye'de iç hatlarda havayolu yolcu taleplerinin yapay sinir ağları kullanarak tahmini
Forecasting of passenger demands in domestic air transportation using artificial neural network in Turkey
Yazar: İSMAİL KOÇ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. EMEL ARSLAN
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Yolculuk talep yönetimi = Travel demand management

Özet:
Günümüzde her tür sektörde rekabet ortamının hızla artmakta olduğu gözlemlenmektedir. Bu durum firmalarda, varlıklarını sürdürebilmek adına öngörülerde bulunarak yakın gelecek için hazırlıklı olma çabası doğurmaktadır. Bu bağlamda yapılacak gelecek tahmininin başarı oranı firmanın da başarı oranını doğrudan etkilemektedir. Türkiye'de Avrupa ortalamasından daha yüksek oranda büyüme gösteren Havayolu taşımacılığı, ülke ekonomisinin ve ulaştırma altyapısının önemli bir parçasıdır. Ayrıca havaalanları, bulundukları çevredeki ticari faaliyetleri de motive ederek gelişmeyi teşvik ederler. Rekabet ortamının yoğun olduğu havayolu taşımacılığında başarılı gelecek tahmini önemli yer tutmaktadır. Gelecek tahmini çalışmalarında farklı yöntemler kullanılmaktadır. Bu yöntemlerden biri olan Yapay Sinir Ağları (YSA), insan beyninin etkinliğini, deneyimlerine ve bilgisine dayalı olarak taklit eden yapay öğrenmenin algoritmik bir teorisidir. YSA güçlü bir tahmin aracıdır ve iş dünyasında yaygın olarak kullanılmaktadır. Karmaşık problemleri çözmek için uygun modeller sunmaktadır. YSA modelleri, konvansiyonel modellere kıyasla daha iyi tahminler sağlamaktadır.
Bu tez çalışmasında yapay sinir ağları metotları kullanılarak Türkiye'de iç hatlarda havayolu yolcu taleplerinin tahmin edilebilmesi araştırması yapılmıştır. Önce girdi olarak kullanılacak regresörlerin tespiti için literatürdeki çalışmalar incelenmiştir. Bu alanda farklı ülkelerin verileri kullanılarak yapılmış az sayıda da olsa yapay sinir ağları modellerinin kullanıldığı çalışmalar mevcuttur. Öncelikle bu çalışmalar incelenmiş ve daha sonra bu modellemede kullanılabilecek alternatif araçlardan üç tanesi (AzureML, MATLAB, R) seçilmiştir. Bu araçların kendi içinde sundukları alternatif çözümler incelenmiş ve her biri ile ayrı ayrı modeller geliştirilmiştir olup bu modellerden başarılı sonuçlar elde edilmiştir. 
Çıkan sonuçların performanslarını ölçebilmek için Pearson korelasyon katsayısı kullanılmıştır. Başarı kriteri olarak 0.89 ve üzeri değerler hedeflenmiştir. Netice itibariyle oldukça yüksek katsayılara ulaşılmış olup elde edilen sonuçlar tablolar ve grafikler halinde sunulmuştur. 
Son olarak, elde edilen modeller 2015 verilerine uygulanmıştır. Sonuçları karşılaştırma yapabilmek için çeşitli performans kriterleri uygulanmış ve yine elde edilen sonuçlar grafik ve tablo yapıları ile ifade edilmiştir. Sonuçta 2015 verileri için 0.95'e kadar çıkan Pearson Korelasyon katsayılarına ulaşılmıştır. Alınan bu sonuçlar yapay sinir ağlarının çoklu doğrusallığa duyarsız olduğu görüşünü de desteklemektedir. Elde edilen başarılı sonuçlara dayanarak söz konusu tez çalışması kapsamında üretilen modellerin Türkiye'de iç hat hava yolu yolcu sayısı tahminlemesinde kullanılabileceği yorumu yapılabilmektedir.

Abstract:
Today, the competition environment is rapidly increasing in every sector. This leads to firms trying to be prepared for the near future by foresighting their assets. The success rate of future forecasts in this context directly affects the success rate of the firm. Airline transport, which has grown at a higher rate than Europe's average in Turkey, is an important part of the country's economy and transportation infrastructure. In addition, airports encourage their development by motivating commercial activities around them. Successful forecasting of airline transportation, where competition environment is concentrated, has an important place. Different methods are used in forecasting studies. Artificial Neural Networks (ANN), one of these methods, is an algorithmic theory of machine learning that imitates the effectiveness of the human brain based on its experience and knowledge. ANN is a powerful forecasting tool and widely used in the business world. It is suitable for solving complex problems. The ANN models provide better forecasting than the conventional models.
In this thesis study, it has been investigated by using artificial neural networks methods to forecast airline passenger demands on domestic routes in Turkey. For this purpose, all studies in the literature have been examined to determine the regressors to be used as input. Models of artificial neural networks made for different countries have been studied, although there are few. Three of them (AzureML, MATLAB, R) were chosen from a number of tools that could be used in this study. Alternative solutions that these tools offer themselves have been examined and individual models have been developed with each. As a result, successful results were obtained from these models. 
The Pearson correlation coefficient was used to measure the performance of the results. The success criterion was 0.89 and above. As a result, very high coefficients have been reached. All results are presented in tables and graphs.
Finally, the resulting models are applied to 2015 data. Various performance criteria have been applied to compare the results and the results are presented. As a result, Pearson Correlation coefficients up to 0.95 for 2015 data were reached. The results support the idea that artificial neural networks are insensitive to multicollinearity. It is thought that the models generated in this study can be used to estimate the domestic airline passenger number in Turkey.