Zaman Serilerinde NARX Sinir Ağları Modeliyle Uçuşa Elverişlilik Süresinin Kestirimi

Abstract

Havacılık planlamalara yo˘gun bir ¸sekilde ba¸svurulan ciddi bir sektördür. Yüksek maliyetlere sebep olabilecek plansızlı˘gın giderilmesi ve vahim sonuçlar do˘gurabilecek kazaların önüne geçilebilmesi için öngörülere ihtiyaç duyulmaktadır. Hiç ¸süphesiz bu durum tecrübesiz pilot adayları dikkate alındı˘gında, kâr amaçlı uçu¸s e˘gitim organizasyonları için daha da önem kazanmaktadır. Bu çalı¸sma, uçu¸sa elveri¸slilik zaman serilerinin çıkarımı ve bu seriler üzerinde NARX(Nonlineer Otoregresif Eksojen) yapay sinir a˘gı modelleriyle günlük uçu¸sa elveri¸slilik süresinin kestirimi çalı¸smasından olu¸smaktadır.

Aviation, a serious sector, is required to recourse planning intensively. There is a need for foresight in order to eliminate the planless that can lead to high costs and prevent accidents that could cause to fatal consequences. Without doubt, considering inexperienced pilot candidates this situation comes into prominence for profit-oriented flight training organizations. This study contains extracting time series of airworthiness and forecasting amount of daily airworthiness time based on NARX (Nonlineer Auto Regressive Exogenous) neural network models