รายละเอียดโครงงาน
หลักสูตร/ปี พ.ศ. วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ ปี พ.ศ. 2564
ภาคและปีการศึกษาที่สำเร็จการศึกษา ภาคปลาย ปีการศึกษา 2563
ประเภทโครงงาน
โครงงานวิศวกรรม
ชื่อโครงงานภาษาไทย
การวิเคราะห์การแวะพักเครื่องและโครงสร้างเวลาเข้าออก ตามความต้องการทางจราจรอากาศ
กรณีศึกษา ท่าอากาศยานสุวรรณภูมิ
ชื่อโครงงานภาษาอังกฤษ
Analysis of Connection and Bank based on Air Traffic Demand
Case Study : Suvarnabhumi Airport
ผู้พัฒนา
6010502560 ณัฐมนต์ ชินประสาทศักดิ์
อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก
สุภาพร เอื้อจงมานี
อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม
-
บทคัดย่อ
โครงงานนี้นำเสนอระบบแสดงผลข้อมูลผ่านภาพ ในการแสดงความต้องการของผู้โดยสารในแต่ละรูปแบบการบินทั้งหมดของคู่สนามบินต้นทางปลายทาง และแสดงภาพรวมการความต้องการของผู้โดยสารในการเชื่อมต่อทั่วโลกที่สนามบินสุวรรณภูมิบินเข้าหรือออกไปยังประเทศต่างๆ และแสดงโครงสร้างเวลาขาเข้าและออก (Bank Structure) โดยแสดงรายละเอียดต่างๆ ของเที่ยวบินที่เข้ามาเชื่อมต่อกับสนามบินสุววรณภูมิที่จำเป็นสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลทางจราจรอากาศ อีกทั้งจัดทำโมเดลต้นแบบสําหรับทํานายปริมาณความต้องการจราจรอากาศของเส้นทางที่มีการ แวะพักเครื่องของเส้นทางเฉพาะ ที่สามารถนําไปพัฒนาต่อในอนาคตได้ ซึ่งการจัดทำโมเดลมี 2 ส่วน คือ ส่วนแรกการจัดกลุ่มสนามบินตามคุณสมบัติและดูรูปแบบการเปลี่ยนของสนามบินภายใน 15 ปี โดยใช้ความรู้ด้านการจัดกลุ่มคือ K-mean Clustering ในการหาคุณสมบัติของสนามบินในรูปแบบ Nominal และใช้ความรู้ด้าน Edit Distance และ Hierachical Clustering ในการจัดกลุ่มรูปแบบการเปลี่ยนแปลงสนามบินภายใน 15 ปี พบว่ามีแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงทั้งหมด 4 รูปแบบ คือ เท่าเดิม เพิ่มขึ้น ลดลง และเคยเพิ่มขึ้น ส่วนที่สองการทำนายความต้องการของผู้โดยสารของสนามบินที่ต้องการทำนาย พบว่าโมเดลสามารถทำนายได้ดีในค่าที่มาก ควรที่จะมีค่าทำนายตั้งแต่ 35,000 ขึ้นไป และโมเดลที่ให้การทำนายได้ดีคือ Linear Regression เนื่องจากใช้เวลาในการประมวลผลน้อยแต่ให้ค่าความคลาดเคลื่อนที่น้อย ซึ่งผลลัพธของโครงงานนี้ที่สามารถนําไปใชในการวางแผนและการปรับปรุงการจัดการจราจรทางอากาศ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการจราจรทางอากาศในอนาคตต่อไป
Abstract
This project presents the visualization system, representing the passenger demand for each route of the origin and destination airport station. To represent the overall passenger demand connected to the global at Suvarnabhumi airport arrival or departures to other airports. The Bank Structure represented the necessary information for air traffic data analysts of flights which connected with Suvarnabhumi airport. The project also provided the prototype models to predict the traffic demand of the specific transit flight. The prototype model can be separated into 2 parts. The first part, grouping the airport by qualification and analyst the transition pattern of airport within 15 year by using the knowledge of clustering, K-mean Clustering, to find the nominal model of airport properties and to apply the knowledge of Edit Distance and Hierarchical Clustering as well. In grouping the transition pattern was found with 4 transition trends, representing same, increasing, decreasing and increased respectively. The second part, predicting the passenger demand of the airport that preferred to forecast. representing the model can be forecast in satisfactory values which provided more than 35,000. The satisfactory model to forecast is The Linear Regression because used the less lead time and small error as well. The result of the project can be applied to planning and developing the air traffic to improve the efficiency of air traffic management in the future.
คำสำคัญ (Keywords)
Visualization
Clustering
Prediction
Machine Learning
Air Traffic Management
เว็บไซต์โครงงาน
-
วีดีโอคลิปของโครงงาน
ที่เก็บเวอร์ชันซอร์สโค้ด
https://github.com/furuku77/SeniorProject
สถานะการนำเข้าข้อมูล
ผู้นำเข้าข้อมูลครั้งแรก
ณัฐมนต์
ชินประสาทศักดิ์
(b6010502560)
แก้ไขครั้งสุดท้าย
เมื่อ April 26, 2021, 4:03 p.m. โดย
ณัฐมนต์
ชินประสาทศักดิ์
(b6010502560)
สถานะการอนุมัติ
รออนุมัติ