Türk hava sahasındaki sivil hava trafik yoğunluğunun zaman serileri ve yapay sinir ağları ile analizi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İSTATİSTİK ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: NURULLAH GÜLTEKİN
Danışman: Sibel Açık Kemaloğlu
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu çalışmada Türkiye hava sahasında uçuş gerçekleştiren sivil hava trafiklerine ait veriler zaman serileri analizi ile incelenmiştir. Hava yolu ulaşımı ve hava trafiği ile ilgili genel bilgi ve tanımlara değinildikten sonra literatürde zaman serileri analizi ile ilgili bazı tanım ve metotlar tanıtılmıştır. Uygulamada 2010-2019 yılları arasında ülkemiz hava sahasında uçuşunu gerçekleştirmiş sivil uçak sayıları dikkate alınmıştır. İlgili verilerde mevsimsellikten arındırma işlemi yapılmış daha sonra durağanlık tespiti için genişletilmiş Dickey-Fuller birim kök testi uygulanmıştır. Durağanlaştırma işleminden sonra uygun ARIMA modeli belirlenmiş ve modelin uygunluğu ile ilgili 2018-2019 yılları için model öngörüleri ile gerçekleşen uçuç sayıları karşılaştırılmıştır. Daha sonra ilgili modelden yararlanılarak 2020-2022 yıllarına ait öngörülerde bulunulmuştur. Bu öngörüler yapıldıktan sonra son yıllarda zaman serileri analizinde yaygın olarak kullanılan metotlardan biri olan yapay sinir ağları yöntemlerinden 'ileri beslemeli yapay sinir ağları (FFNN)' ve 'çok katmanlı algılayıcı (MLP)' modelleri ilgili verilere uygulanıp söz konusu zaman aralığına ait öngörüler yeniden hesaplanmıştır. Öngörü performansları, kurulan modeller göz önüne alınarak çeşitli performans kriterleri baz alınıp karşılaştırılmıştır. Hesaplanan tüm öngörüler ile 2020 yılının başlarından itibaren tüm dünyada etkisini gösteren Covid 19 salgını sebebiyle düşen uçuş sayıları grafikler üzerinde gösterilmiş ve salgının Türkiye hava sahasındaki hava trafik yoğunluğuna etkisinin ne boyutta olduğuna ilişkin karşılaştırmalar yapılmıştır.