Die Top-Flugverfolgungs-App Flighty verwendet maschinelles Lernen sowie Daten von Luftfahrtbehörden, um jetzt Frühwarnsignale für Verzögerungen zu liefern und den genauen Grund hinter den Verzögerungen zu ermitteln. Mit diesem neuesten Update ist die App jetzt in der Lage, die beiden größten Ursachen für Verzögerungen zu identifizieren – verspätete Flugzeuge und Luftraumprobleme – und den Nutzern eine fortgeschrittene Vorwarnung über Verzögerungen zu geben, bevor die Fluggesellschaften dies tun. Das Ziel hinter dem Update ist es, Ihnen mit Informationen zu helfen, informiertere Entscheidungen über Ihre Reisepläne zu treffen, indem Ihnen Informationen gegeben werden, die Fluggesellschaften normalerweise nicht preisgeben.
Die Flugverzögerungsvorhersage kann aufgrund der Vielzahl von Faktoren, die Verzögerungen beeinflussen können, wie Wetter, Luftverkehr und technische Probleme, sehr herausfordernd sein. Diese Vorhersagemodelle könnten eine wichtige Rolle dabei spielen, Fluggesellschaften bei der Optimierung ihrer Operationen, der Verbesserung der Passagierzufriedenheit und der Senkung der Betriebskosten zu unterstützen. Um ein effektives Modell zur Vorhersage von Flugverzögerungen zu erstellen, ist es essentiell, eine Vielzahl von Einflussfaktoren zu nutzen, die Verzögerungen beeinflussen können.
Die Datenverarbeitung ist einer der wichtigen Schritte bei der Erstellung eines maschinellen Lernmodells. Historische Flugdaten werden verwendet, um einige Vorverarbeitungsschritte durchzuführen: Umgang mit fehlenden Werten, Kodierung kategorischer Merkmale und Normalisierung der Daten. Anschließend wird eine Sequenz von Datenpunkten mithilfe von LSTM erstellt. Die Sequenzen werden dann in Trainings- und Testsets aufgeteilt, um die Leistung des Modells zu evaluieren.
Nach dem Training des Modells können Vorhersagen über die Testdaten gemacht und die Ergebnisse visualisiert werden. Es gibt jedoch Herausforderungen und Überlegungen wie Datenqualität, Auswahl geeigneter Merkmale und Modellkomplexität. Trotzdem bietet maschinelles Lernen in der Vorhersage von Flugverzögerungen eine leistungsstarke Möglichkeit zur Effizienzsteigerung von Fluglinien und zur Verbesserung des Reiseerlebnisses für Passagiere.
Durch kontinuierliche Iteration und Verbesserung kann eine höhere Genauigkeit für zuverlässigere Vorhersagen erreicht werden, was zu einem reibungsloseren und effizienteren Luftverkehr führt. Weitere Schritte zur Verbesserung des Modells umfassen die Hyperparametertuning, Feature-Engineering und die Erforschung von fortgeschrittenen Architekturen wie bidirektionalen LSTM-Modellen. Die Fortschritte in Technologie und Datenwissenschaft bringen Verbesserungen in der Genauigkeit und den Anwendungsbereichen solcher Modelle mit sich und ebnet den Weg für intelligentere und effizientere Luftreisen.