Uzun Kısa Vadeli Bellek Yöntemi ile Havayolu Yolcu Tahmini

Özet

Havayolu taşımacılığında uçuş operasyonlarının planlanması önemlidir. Uçuş operasyoları planlanırken en önemli unsur yolcu sayısıdır. Yolcu sayısını belirli bir zaman dilimi için tahmin etmek, havayolu firmasının planlamalarını daha uygun bir şekilde gerçekleştirmelerine yardımcı olabileceği gibi maliyetten de tasarruf etmelerini sağlayacaktır. Çalışmada, uzun kısa vadeli bellek (LSTM) yöntemi kullanılarak havayolu yolcu sayısı tahmin edilmiştir. Elazığ Havalimanına ait yolcu sayısı Vanilla LSTM yöntemi kullanılarak tahminleme gerçekleştirilmiştir. Önerilen yöntem ile Elazığ Havalimanına ait yolcu sayısı tahminlemesinde ortalama kare hata (MSE) sıfıra yakın ve karekök ortalama karesel hata (RMSE) 0.02 olarak bulunmuştur. Deneysel sonuçlar önerilen yaklaşımın havayolu yolcu tahminine katkı sağlayabileceğini göstermiştir.

Abstract

Flight operations planning is fundamental in air transport. The most important factor when flight operations planning is the number of passengers. Estimating the number of passengers for a specific period can help the airline plan more conveniently and save costs. In the study, the number of airline passengers is estimated using the long short-term memory (LSTM) method. The passenger number dataset of Elazig Airport is predicted using the Vanilla LSTM method. In the proposed method, Mean Square Error (MSE) is close to zero and Root Mean Square Error (RMSE) is found 0.02 in estimating the number of passengers belonging to Elazig Airport. Experimental results showed that the proposed approach could contribute to airline passenger estimation.

Anahtar kelimeler: Uzun kısa vadeli bellek, Havayolu yolcu tahmini, Tekrarlayan sinir ağları