Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 ASOS INDEKS
 Görüntüleme 16
TIME SERIES FORECASTING VIA GENETIC ALGORITHM FOR TURKISH AIR TRANSPORT MARKET
2016
Dergi:  
Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi
Yazar:  
Özet:

Due to strong traffic momentum since the sector deregulation in Turkey passenger numbers has risen at an approximately CAGR (Compound Annual Growth Rate) of 16% between 2003 and 2013, which means three times the real GDP (Gross Domestic Product) growth in the same period. We believe that Turkey’s geographically advantageous position, increasing attractiveness as a tourism destination, and the government’s supportive approach to the sector are the secular reasons for this average growth. A long-term forecast of the air transportation is crucial regarding the precautions that will be taken in the future. It is also an essential input for an investment planning. In the field of air transportation forecasting, there are a number of empirical models, which can be classified as judgemental, causal and time series. Time series forecasting is an important area of forecasting in which past observations of the same variables are collected and analysed to develop a model describing the underlying relationship. The model is then used to extrapolate the time series into the future. In this study, forecasting models for time series are reviewed. Aircraft, passenger, and cargo statistics between 2007-2015 years in Turkey are gathered and used to construct forecasting models for each quantity. Based on the mathematical models constructed by using genetic algorithm from heuristics, we project a 24% increase in Turkish aircraft traffic, a 50% increase in Turkish air passenger traffic, and a 34% increase in Turkish air cargo traffic between 2016-2020 years.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler








Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi

Dergi Türü :   Uluslararası

Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi