Institutional Repository [SANDBOX]
Technical University of Crete
EN  |  EL

Search

Browse

My Space

Predicting the occurrence of flight delay based on machine learning techniques

Chatzipetros Alexandros

Simple record


URIhttp://purl.tuc.gr/dl/dias/0C6B2AE5-CFB0-41B2-8B51-C772A2DB63CD-
Identifierhttps://doi.org/10.26233/heallink.tuc.101279-
Languageen-
Extent116 pagesen
Extent4.3 megabytesen
TitlePredicting the occurrence of flight delay based on machine learning techniquesen
TitleΠρόβλεψη συμβάντος καθυστέρησης πτήσης βάσει τεχνικών μηχανικής μάθησηςel
CreatorChatzipetros Alexandrosen
CreatorΧατζηπετρος Αλεξανδροςel
Contributor [Committee Member]Zervakis Michailen
Contributor [Committee Member]Ζερβακης Μιχαηλel
Contributor [Thesis Supervisor]Lagoudakis Michailen
Contributor [Thesis Supervisor]Λαγουδακης Μιχαηλel
Contributor [Committee Member]Diakoloukas Vasileiosen
Contributor [Committee Member]Διακολουκας Βασιλειoςel
PublisherΕργαστήριο Προγραµµατισµού και Τεχνολογίας Ευφυών Υπολογιστικών Συστηµάτωνel
PublisherIntelligent Systems Laboratoryen
PublisherΣχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστώνel
PublisherSchool of Electrical and Computer Engineeringen
PublisherΠολυτεχνείο Κρήτηςel
PublisherTechnical University of Creteen
Academic UnitTechnical University of Crete::School of Electrical and Computer Engineeringen
Academic UnitΠολυτεχνείο Κρήτης::Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστώνel
Content SummaryIn recent years, there has been a great deal of interest in flight delay prediction, since flight delays have a negative impact on both the economy and the environment, as they increase fuel consumption and therefore carbon emissions. Statistical and operational methods for prediction have been employed in this area, and with the advent of technology, Machine Learning techniques serve also a catalytic role in the study and forecasting of flight delays. Prompted by the aforementioned facts, in this Diploma Thesis we applied Machine Learning methods to forecast a) the average departure delay of a flight, b) the average delay throughout a flight, and c) the average total delay of a flight, using real-world, chronological data. In addition, two strategies were used to estimate the overall delay: either by aggregating the findings of the departure delay and flight delay prediction models, or by applying a single model to predict the total delay directly. Traditional Machine Learning approaches, such as Linear Regression, Polynomial Regression, and Support Vector Regression, as well as Neural Networks, were employed to develop our predictions. To determine the efficacy of the algorithms, the Mean Absolute Error and Root Mean Square Error metrics were employed, along with the R-Squared Determination Coefficient metric, in conjunction with the Cross Validation approach, while the execution time of each implementation was also considered. In addition, the effect of a new heuristic factor, namely the knowledge of previous delays at both the arrival and departure airports, was examined. In conclusion, the application of our methodology to annual flights between two of the busiest international airports in the United States of America (USA) demonstrates that the use of Machine Learning algorithms can contribute to flight delay prediction, while the novel feature of knowing previous delays positively affects the accuracy of the predictions.en
Content SummaryΤα τελευταία χρόνια, έχει παρατηρηθεί έντονο ενδιαφέρον για την πρόβλεψη καθυστερήσεων πτήσεων, καθώς οι καθυστερήσεις πτήσεων είναι ένα πρόβλημα το οποίο έχει αντίκτυπο στην οικονομία μιας κοινωνίας, αλλά και στο περιβάλλον, αφού αυξάνουν την κατανάλωση καυσίμων και κατ' επέκταση τις εκπομπές διοξειδίου του άνθρακα. Σε αυτήν την κατεύθυνση, έχουν υλοποιηθεί προσεγγίσεις πρόβλεψης, οι οποίες βασίζονται σε στατιστικές και επιχειρησιακές μεθόδους, ενώ με την πρόοδο της τεχνολογίας οι τεχνικές Μηχανικής Μάθησης επίσης διαδραματίζουν καταλυτικό ρόλο στην ανάλυση και την πρόβλεψη καθυστέρησης μιας πτήσης. Ορμώμενοι από αυτά τα δεδομένα, στην παρούσα Διπλωματική Εργασία, εφαρμόσαμε αλγορίθμους Μηχανικής Μάθησης που αφορούν στην πρόβλεψη α) της μέσης καθυστέρησης αναχώρησης μιας πτήσης, β) της μέσης καθυστέρησης κατά την διάρκεια μιας πτήσης και γ) της μέσης συνολικής καθυστέρησης μιας πτήσης, χρησιμοποιώντας πραγματικά, χρονολογικά δεδομένα. Επιπλέον, η πρόβλεψη της συνολικής καθυστέρησης υλοποιήθηκε με δύο μεθόδους, είτε συναθροίζοντας τα αποτελέσματα των μοντέλων πρόβλεψης καθυστέρησης αναχώρησης και καθυστέρησης κατά τη διάρκεια μίας πτήσης, είτε εφαρμόζοντας ένα ενιαίο μοντέλο για την απευθείας πρόβλεψη της συνολικής καθυστέρησης. Για την υλοποίηση των αλγορίθμων πρόβλεψης, χρησιμοποιήσαμε παραδοσιακές τεχνικές Μηχανικής Μάθησης, και συγκεκριμένα Γραμμική Παλινδρόμηση, Πολυωνυμική Παλινδρόμηση, Παλινδρόμηση μέσω Διανυσμάτων Υποστήριξης (Support Vector Regression), αλλά και Νευρωνικά Δίκτυα. Με στόχο τη διερεύνηση της αποτελεσματικότητας των αλγορίθμων χρησιμοποιήθηκαν οι μετρικές του Μέσου Απολύτου Σφάλματος (Mean Absolute Error) και η Ρίζα του Μέσου Τετραγωνικού Σφάλματος (Root Mean Square Error), καθώς και η μετρική Συντελεστή Προσδιορισμού R-Squared, σε συνδυασμό με την τεχνική Cross Validation, ενώ λήφθηκε υπ’ όψιν και ο χρόνος εκτέλεσης της εκάστοτε υλοποίησης. Επιπλέον, μελετήθηκε και η συνεισφορά ενός νέου χαρακτηριστικού, αυτού της γνώσης προηγούμενων καθυστερήσεων, τόσο στο αεροδρόμιο άφιξης, όσο και στο αεροδρόμιο αναχώρησης. Εν κατακλείδι, η εφαρμογή της μεθοδολογίας μας σε ετήσιες πτήσεις ανάμεσα σε δύο πολυσύχναστα διεθνή αεροδρόμια των Ηνωμένων Πολιτειών Αμερικής (ΗΠΑ) καταδεικνύει ότι η χρήση αλγορίθμων Μηχανικής Μάθησης μπορεί να συμβάλλει στην πρόβλεψη της χρονικής καθυστέρησης πτήσεων, ενώ το νέο χαρακτηριστικό γνώσης προηγούμενων καθυστερήσεων έχει θετική συνεισφορά στις προβλέψεις.el
Type of ItemΔιπλωματική Εργασίαel
Type of ItemDiploma Worken
Licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/en
Date of Item2024-10-10-
Date of Publication2024-
SubjectNeural networksen
SubjectFlight delay predictionen
SubjectMachine learningen
Bibliographic CitationAlexandros Chatzipetros, "Predicting the occurrence of flight delay based on machine learning techniques", Diploma Work, School of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Crete, Chania, Greece, 2024en
Bibliographic CitationΑλέξανδρος Χατζηπέτρος, "Πρόβλεψη συμβάντος καθυστέρησης πτήσης βάσει τεχνικών μηχανικής μάθησης", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2024el

Available Files

Services

Statistics