Моделі для дослідження перспектив розвитку авіаційної галузі

Автор(и)

  • Д. Тарасьонок КПІ ім. Ігоря Сікорського, Україна
  • Т. Ліхоузова КПІ ім. Ігоря Сікорського, Україна

DOI:

https://doi.org/10.20535/1560-8956.44.2024.302412

Ключові слова:

машинне навчання, прогнозування часових послідовностей, задача регресії, задача кластеризації

Анотація

В статті розглянуто проблему перспектив розвитку авіаційної галузі у світі. В такій великій галузі просто необхідно детально аналізувати тенденції для покращення логістики й збільшення прибутку. Кластеризація країн дозволить
авіакомпаніям детально вивчити можливі напрями розширення свого бізнесу, подивитися на головні центри авіації, переглянути, у які країни можна розповсюдити свій бізнес. Детальний аналіз тенденцій в авіавиробництві – головне, на що повинні орієнтуватися авіавиробники, оскільки такі тенденції змінюються дуже швидко і їх треба намагатися прогнозувати. Для розбиття країн на кластери за кількістю перельотів між ними створено кластеризаційну модель за допомогою Лувенського методу. Було виділено 5 кластерів, які переважно залежали від географічного місцезнаходження країн. Така модель може застосовуватися навіть поза межами авіації, адже вона вказує не лише на географічну близькість певних країн, але й на геополітичну та економічну ситуації в цих країнах, а також на відносини між різними країнами. Авіакомпанії можуть використовувати такі візуалізації для аналізу, які країни можна «захопити», а які – уже мають дуже серйозного гравця на ринку й конкуренція там буде дуже складною. Для прогнозування виробництва літаків побудовано модель для прогнозування виробництва літаків моделі Airbus A320, літаків із 4 двигунами та з поршневими двигунами. Ці моделі дадуть підказку для авіавиробників щодо того, які літаки треба
виготовляти, а авіакомпаніям – які купувати, щоб збільшити прибуток за рахунок виробництва трендових літаків з одного боку та зменшити втрати через моральне застаріння авіапарку з іншого.

Бібл. 17, іл. 14

Посилання

Airbus A380: End of a multibillion-dollar dream. URL: https://www.dw.com/en/airbus-a380-the-end-of-a-multibillion-dollar-dream/a-60124995 (from: 20.06.2023).

Keras: Depp Learning for humans. URL: https://keras.io (from: 29.05.2023).

Louvain Community Detection. URL: https://github.com/taynaud/python-louvain (from: 29.05.2023).

Prophet | Forecasting at scale. URL: https://facebook.github.io/prophet (from:29.05.2023).

Gephi – The Open Graph Viz Platform. URL: https://gephi.org (from: 29.05.2023).

nginx. URL: https://nginx.org (from: 29.05.2023).

Dube, K., Nhamo, G., Chikodzi, D. COVID-19 pandemic and prospects for recovery of the global aviation industry // Journal of air transport management, 2021, Vol. 92. DOI: 10.1016/j.jairtraman.2021.102022

Pereira, B.A., Lohmann, G., Houghton, L. Innovation and value creation in the context of aviation: a Systematic Literature Review // Journal of air transport management, 2021, Vol. 93. DOI: 10.1016/j.jairtraman.2021.102076

Cui, Qiang; Yu, Li-Ting A Review of Data Envelopment Analysis in Airline Efficiency: State of the Art and Prospects // Journal of advanced transportation, 2021, Vol.2021. DOI: 10.1155/2021/2931734

Tarasonok D. Y., Oliinyk Y. O., Likhouzova T. A. Models for forecasting flight delays // Inter-branch scientific and technological digest «Adaptive systems of automatic control» № 2(43), 2023

Aircraft Type Designators. URL: https://www.icao.int/publications/doc8643/pages/search.aspx (from: 29.05.2023).

Open data @ OurAirports. URL: https://ourairports.com/data (from: 29.05.2023).

Fast unfolding of communities in large networks. URL: https://arxiv.org/pdf/0803.0476.pdf (from: 29.05.2023).

Reingold Layout. URL: https://www.sciencedirect.com/topics/computerscience/reingold-layout (from: 29.05.2023).

Кластеризація. URL: https://flights.compich.com/clustering (from: 29.05.2023).

Emirates Fleet Details and History. URL: https://www.planespotters.net/airline/Emirates (from: 29.05.2023).

Delta Air Lines Fleet Details and History. URL: https://www.planespotters.net/airline/Delta-Air-Lines (from: 29.05.2023).

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-06-04

Номер

Розділ

Статті