Aşama 2 · Temmuz–Ağustos 2026

IST veri setiyle rötar tahmini

IST rötar veri seti üzerine inşa edilen ikinci aşama: bir rötar tahmin modeli, ve bu modeli inşa ederken yolda öğrenilen somut bulgular. Aşağıda yol haritası ve ilk sonuçlar var.

Öncelik · ana görev · hazır →

Rötar tahmin modeli

Bir uçuşun 15+ dk rötarlı kalkma olasılığını tahmin et — kalkış saati, havayolu, rota, hava durumu ve uçağın önceki bacağından. Mayıs–Haziran'da eğitildi, Temmuz'da körlemesine test edildi: referans tablo 0,711, model 0,742 AUC; en riskli %10'da 3,44 kat rötar. Asıl fark uçağın kendisinden geliyor — yerde 60 dakikadan az kalan uçuşların %56,6'sı geç kalkıyor, referans tablo ise %20,7 diyor. Nasıl kurulduğu, iki gerçek örnek ve nerede işe yaramadığı →

Yan görev 1

Havalimanının nabzı

131.334 uçuşluk IST veri setinden, saatlik/haftalık/aylık trafik desenleri ve 3 havalimanının karşılaştırması. Bu bir anlık görüntü — veri büyüdükçe yenilenecek.

Saatlik ortalama: kalkışlar ve inişler (İstanbul saati)

Her çubuk, o saatte tipik bir günde ortalama kaç uçuşun kalktığını/indiğini gösteriyor (85 günlük veri, günlere bölünmüş toplam değil). Çubuğun üzerine gel, tam ortalamayı gör.

Gece-yatışı deseni: kalkışlar İstanbul saatiyle 07:00'de (sabah dalgası), inen uçuşlar ise 22:00–23:00'te (gece dalgası) zirve yapıyor. Aradaki ~8-9 saat, gece inen bir uçağın mürettebat dinlenme kuralları nedeniyle beklemesi gereken ve ertesi sabah tekrar uçabilmesi için gereken süreye denk geliyor — Aşama 2'nin "uçak rotasyonu" özelliğinin tam olarak yakalamaya çalıştığı mekanizma bu.

3 havalimanı karşılaştırması

Havalimanlarını aç/kapat — grafikler ona göre güncellenir.

Haftalık ortalama: hangi günler yoğun

Her çubuk, o haftanın gününde (ör. tüm Pazarların ortalaması) tipik olarak görülen uçuş sayısı.

Aylık ortalama: Mayıs–Temmuz (günlük)

Ay içindeki günlük ortalama uçuş sayısı — toplam değil, böylece eksik günü olan Temmuz (27 gün) ve Haziran (27 gün, küçük bir toplama boşluğu) diğer aylarla adil karşılaştırılabiliyor.