Моделі для прогнозування затримок авіарейсів

В статті розглянуто проблему покращення роботи аеропортів та авіаперевізників. Запропоновано використати моделі та технології машинного навчання для прогнозування затримок авіарейсів. Значна частина зусиль була спрямована на збір якісних даних, що стосуються як авіаперельотів, так і факторів, що на них потенційно можуть вплинути. Завдяки цьому сформовано набір даних про майже півмільйона перельотів. Метою роботи є прогнозування затримок авіарейсів, яке робилось як в кількісному (затримка на скільки хвилин), так і в якісному (затримка перевищує 15 хвилин) варіантах. Було побудовано 5 регресійних та 5 класифікаційних моделей трьох різних видів для прогнозування затримок вильотів в аеропорті Атланта, США. Для оцінки ефективності запропонованих моделей використано декілька різних мір якості, які різнопланово відображають доцільність застосування цих моделей в розрізі потреб кожної задачі. Для найкращої моделі медіанна абсолютна помилка дорівнює 5 хвилин, що є чудовим результатом у передбаченні затримок вильотів авіарейсів. Точне прогнозування затримок рейсів може надати рекомендації логістичним компаніям до більш точного планування своїх перевезень, а в цій галузі це є одним із головних моментів в отриманні прибутку. Бібл. 20, іл. 13