Show simple item record

dc.contributor.advisorBorat, Oğuz
dc.contributor.authorTaşcioğullari, Muhammet Emin
dc.date.accessioned2020-12-04T18:13:48Z
dc.date.available2020-12-04T18:13:48Z
dc.date.submitted2016
dc.date.issued2019-03-24
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/95281
dc.description.abstractHava taşımacılığının gündelik operasyonel ve idari süreçlerini iyileştirmek amacıyla sürdürülebilir sistem tasarımı, kârlılık, verimlilik ve karar mekanizmasının hızlandırılması büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada hava taşımacılığı süreçlerinin gözlemlenmesi ve geliştirilmesi için örnek bir sistem tasarlanmıştır.Tasarımda makine öğrenimi ve istatistiksel analizler kullanılmıştır. Uçulacak rotalar, seçilecek uçak tipleri, doluluk ve diğer metriklerin etkilerine yönelik analizler yapılmıştır. Ayrıca mevcut süreçlerin verilerinin öğrenimi ile yeni hatlarda kârlılığı destekleyici gerekli ücret sınıfını belirleme süreci gibi makine öğrenimi temelli hesaplamalara yer verilmiştir.Bu bağlamda, ilgili değişkenler istatistiksel yöntemlerle analiz edilmiş, sınıflandırılmış ve örneklemlendirilmiştir. Böylece mevcut süreçlerin çıktılarına yönelik veri setlerinin oluşturulması şartıyla, atılacak adımları öngörü ile hesaplayan ve yönlendiren, daimi gelişim tabanlı bir sistem örnek çıktı olarak ortaya konulmuştur.
dc.description.abstractWith the aim of improving the daily operational and management processes of air transportation, sustainable system design, profit, productivity and speeding up decision mechanisms have great importance. In this study, an example system has been designed for the observation and the development of air transportation processes.Machine learning and statistical analysis have been used in the design. Analysis intended towards the effects of potential destinations, aircraft types to be selected and other metrics has been conducted. In addition, with the study of the data from the existing processes, machine learning based calculations like the process for determining the required tariff class to support profitability in new destinations has taken place.In this context, related variables have been analyzed with statistical methods, classified ve exampled. In this way, provided that data sets are created towards the output of the existing processes, a system based on sustainable development, calculating and directing with foresight for the steps forward, has been presented as an example output.en_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectEndüstri ve Endüstri Mühendisliğitr_TR
dc.subjectIndustrial and Industrial Engineeringen_US
dc.titleİstatistiksel öneri sistemi ve makine öğrenimi temelli tahminleme modeliyle geliştirilmiş hava taşımacılığı simülasyonu tasarımı
dc.title.alternativeImproved air transportation simulation design with statistical recommendation system and machine learning based forecasting model
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2019-03-24
dc.contributor.departmentEndüstri Mühendisliği Anabilim Dalı
dc.identifier.yokid10105662
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityİSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid421357
dc.description.pages73
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess