Yapay sinir ağları ile uçuşlardaki gecikmelerin öngörülmesi: Esenboğa havalimanında bir vaka çalışması
Predicting flight delays with artificial neural networks :  
A case study in Esenboğa airport
Yazar: VAHAP BURHAN DEMİR
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ENGİN DEMİR
Türk Hava Kurumu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Bilgisayar Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Astronomi ve Uzay Bilimleri = Astronomy and Space Sciences ; Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgisayar destekli karar verme = Computer aided decision making ; Bilgisayar destekli öğrenme = Computer assisted learning ; Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks

Özet:
Hava taşımacılığı, ulaşım sistemleri içerisinde önemli bir yere sahip olup
uçuşların planlanan zamanlarda seferlerini gerçekleştirmesi, yolcuların konforu ve
işletme maliyetlerin kontrol edilebilirliğini sağlamak için gereklidir. Amerika Birleşik
Devletleri Ulaştırma Bürosu tarafından yayınlanan bilgiye göre 2015 yılındaki
uçuşların %19.63'ü gecikme ya da iptallerden dolayı zamanında gerçekleşememiştir.
Uçuş gecikmelerinin hava durumu, hava trafiğinde yaşanan yoğunluk, kaza veya
kapanan uçuş pistleri, uçaklar arasındaki mesafenin arttırılmasına sebep olabilecek
koşullar ve yer hizmetlerinde yaşanabilecek işletmeden kaynaklı gecikmeler gibi çok
çeşitli nedenleri bulunmaktadır. Bu çalışmada havalimanında bulunan çeşitli
algılayıcılardan toparlanan veriler ve uçuşla ilgili bilgiler kullanılarak yapay sinir
ağları ile uçuşlardaki kalkış gecikmelerini tahmin eden bir yapay sinir ağı modeli
geliştirilmesi hedeflenmiştir.
Gerek akademik çalışmalarda gerekse endüstriyel ürünlerde uçuş kontrol
sistemleri içerisinde uçuş gecikmelerini tahmin edebilen modeller önerilmiştir.
Literatürde hava koşulları ve uçuş bilgileri kullanılarak uçuş gecikmelerinin tahmini
için Bayes ağları, karar ağaçları, istatistiki yoğunluk tahminleri kullanılan en popüler
yöntemlerdir. Bu çalışmada doğrusal olmayan sistemleri modelleyebilmesi ve hızlı 
xii
çalışması nedeniyle çok katmanlı, geri beslemeli yapay sinir ağları kullanılmıştır.
Deneysel çalışmalarda kullanılan veri seti 2014 yılı içerisinde Ankara Esenboğa
Havalimanında toparlanmıştır. Veri seti 39.892 uçuş için planlanan kalkış
zamanındaki 9 çeşit hava ölçüm değeri ve 3 adet uçak/uçuş ile ilgili bilgiden oluşan
öznitelik kümesini içermektedir. Yapay Sinir Ağı modeli ile uçuşlardaki kalkış
gecikmeleri ortalamada bütün veri kullanıldığında genel ortalamada % 93, zamanında
ve gecikmeli uçuşlar dengeli bir şekilde zaman pencerelerine parçalanarak
kullanıldığında genel ortalamada % 96'ya kadar ulaşan bir başarım elde edilmiştir. Ön
işlemede kullanılan öznitelik seçme yöntemleri başarım oranını artırmıştır.

Anahtar Kelimeler: Uçuş gecikme tahmini, sınıflandırma, yapay sinir ağları, öznitelik sıralama.

Abstract:
Air transportation has an important place among transportation systems and it is
indispensable for the flights to perform their voyages in scheduled time in order to
ensure the comfort of passengers and controllability of operational costs. According to
the report published by United States Bureau of Transportation 19.63% of flights in
2015 didn't take place on time because of delays and cancellations. There are several
reasons for flight delays like weather conditions, excessive intensity in air traffic,
accidents or closed airfields, conditions that will lead to an increase in distances
between planes and operational delays in ground services. In this study, using the data
collected from the sensors located in the airport and the information about the flight,
the goal is develop a machine learning model to estimate departure delays of flights
using artificial neural networks.
In both academic studies and industrial products, models that can estimate flight
delays are proposed. In the literature, Bayes networks, decision trees, and statistical
density estimates are the popular methods to estimate flight delays using weather
conditions and flight information. In this study multilayer, feedback artificial neural
networks are used due to its ability to model nonlinear systems and fast execution
times. The data set used in the experimental study is gathered from Ankara Esenboğa 
xiv
Airport in year 2014. For each of the 39.892 flights in data set, it contains a set of
attributes consisting of 9 different weather measurements in scheduled departure time
and 3 attributes related to the plane/flight. Using the proposed artificial neural network
model if the all data is used in learning on the overall 93% accuracy and if data is
observed by time window frames including equal number of on-time and delayed
flights on the overall up to 96% accuracy is attained. The feature selection algorithms
utilized in the preprocessing was shown to increase accuracy.

Key words: Flight delay estimation, classification, artificial neural networks,
feature ranking.