title: Increasing the Accuracy of Aviation Metrics Forecasting Using Machine Learning Models to Reduce the Operating Costs of Northern Capital Gateway LLC
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Благов Евгений Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Blagov Evgenij Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Есаулова Наталья Андреевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Esaulova Natala Andreevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Лещева Ирина Анатольевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Leseva Irina Anatolevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:58:45Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:58:45Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 076058
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/43400
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Работа посвящена совершенствованию процесса прогнозирования авиационных метрик с помощью моделей машинного обучения и изучению возможности уменьшения затрат при эксплуатации аэропорта. Работа выполнена с использованием авиационных данных аэропорта Пулково, находящегося под управлением ООО «Воздушные Ворота Северной Столицы». Действующая в аэропорте модель прогнозирования при анализе показала следующие недостатки: упрощенность модели, которая не позволяет работать со скрытыми в данных зависимостями; агрегация прогнозируемых значений по месяцам для некоторых метрик; недостаточная точность прогнозирования. Для проведения проекта по созданию новых моделей прогнозирования по четырем метрикам и шести сегментам была выбрана методология ведения проектов по анализу данных CRISP-DM. Была проведен анализ данных, а также обзор научной литературы по прогнозированию временных рядов, на основе результатов которых были выбраны методы машинного обучения для решения задачи данной работы: LSTM и XGBoost. На основе выбранных методов были созданы модели машинного обучения, оценена их точность по показателям эффективности, и были выбраны наилучшие модели. Далее были даны рекомендации по внедрению моделей LSTM и произведена оценка потенциального сокращения операционных затрат при использовании созданных моделей. В итоге, после проведения всех шагов по настройке и внедрению моделей, их использование может значительно сократить операционные затраты компании.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The work is devoted to improving the process of aviation metrics prediction using machine learning models and studying the possibility of cost reduction in airport operation. The work was performed using aviation data from Pulkovo Airport, managed by Northern Capital Gateway LLC. The forecasting model in use at the airport showed the following shortcomings in the analysis: the simplicity of the model, which does not allow working with dependencies hidden in the data; aggregation of forecast values by months for some metrics; insufficient forecasting accuracy. The CRISP-DM data analysis project methodology was chosen to conduct a project to create new forecasting models for four metrics and six segments. A data analysis was conducted, as well as a review of the scientific literature on time series prediction, based on the results of which machine learning methods were selected to solve the problem of this work: LSTM and XGBoost. Based on the selected methods, machine learning models were created, their accuracy was evaluated by performance indicators, and the best models were selected. Next, recommendations were given for the implementation of LSTM models and evaluated the potential reduction in operating costs by using the created models. As a result, after all the steps to configure and implement the models, their use can significantly reduce the operating costs of the company.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование временных рядов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование авиационных метрик
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: аэропорт Пулково
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: time series prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: aviation metrics prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Pulkovo airport
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Increasing the Accuracy of Aviation Metrics Forecasting Using Machine Learning Models to Reduce the Operating Costs of Northern Capital Gateway LLC
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Повышение точности прогнозирования авиационных метрик с использованием моделей машинного обучения для снижения операционных затрат ООО «Воздушные Ворота Северной Столицы»
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Esaulova_Natala.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43400/2/VKR_Esaulova_Natala.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 4,17 MB
resources.filename: VKR_Esaulova_Natalia_calculations.ipynb
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43400/3/VKR_Esaulova_Natalia_calculations.ipynb
resources.format: Unknown
resources.description: Article
resources.size: 8,74 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_LesevaIA_EsaulovaNA.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43400/4/reviewSV_Otzyv_LesevaIA_EsaulovaNA.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 179,84 kB
resources.filename: reviewSV_st076058_Esaulova_Natala_Andreevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43400/5/reviewSV_st076058_Esaulova_Natala_Andreevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 39 B