Aviācijas drošības pārbaudes kontrolpunkta darbības plānošanas optimizācija
Author
Zēbergs, Edgars
Co-author
Latvijas Universitāte. Datorikas fakultāte
Advisor
Podnieks, Kārlis
Date
2021Metadata
Show full item recordAbstract
Darba mērķis ir piedāvāt labāku prognozēšanas metodi aviācijas drošības pārbaudes kontrolpunktam, kas ļautu veidot un plānot precīzākus kontrolpunkta pārbaudes līniju darba grafikus. Precīzāki darba grafiki ļautu samazināt rindā gaidīšanas laiku, un ļautu pasažieriem ātrāk iziet drošības pārbaudi, bet no uzņēmējdarbības puses netiktu atvērtas pārāk daudz drošības pārbaudes līnijas, tādējādi izmantojot personāla resursu jaudu pilnībā. Tika izmantotas trīs datu kopas – izpildīto reisu datu tabula, pasažieru skenētās iekāpšanas kartes, dati par gaisa kuģu tipiem un to kapacitāti. Darbā ir aprakstīta šo datu kopu detalizēta priekšapstrāde. Plaši pielietojot dažādus vaicājumus tika iegūti jauni atribūti, bez kuriem nebūtu iespējama prognozēšanas modeļa izveide. Pēc datu priekšapstrādes tiek izmantotas datu dimensiju redukcijas un analīzes metodes - T-SNE un PCA (galveno komponentu analīze), un iegūtie rezultāti un secinājumi tiek pārbaudīti ar datu vizuālizācijas rīkiem un aprēķiniem. Iegūtie rezultāti tiek ņemti vērā veicot tālāku modeļa izstrādi. Tika izpētītas reisu pasažieru skaita laika rindas, veidojot modeli, tika izmēģinātas gan vienkāršas prognozēšanas metodes, kuras nebija efektīvas, gan sarežģīti laika rindu prognozēšanas algoritmi, bet par labāko tika atzīta Holt – Winters sezonālā izlīdzināšanas metode ar kuras palīdzību tiek prognozēts pasažieru skaits katram reisam. Tika izveidots katra reisa pasažieru ierašanās profils drošības pārbaudes kontrolpunktā. Ar divu komponentu palīdzību – pasažieru skaita prognozi un pasažieru ierašanās profilu izveidi tika izveidots kopējais drošības pārbaudes kontrolpunkta pasažieru skaita ierašanās grafiks, ar kura palīdzību ir iespējams plānot precīzākus drošības kontrolpunkta līniju darba grafikus salīdzinot ar pašreiz izmantotajām prognozēm, kuras drošības departamenta darbinieki veic, izmantojot lidojumu sarakstu, gaisa kuģa kapacitāti un tipu, un pieņemot, ka gaisa kuģis būs ar 80% aizpildītām sēdvietām. The objective of the thesis is to offer a better forecasting method for the aviation security checkpoint, which would allow to produce and plan more accurate work schedules of checkpoint inspection lines. More precise work schedules would reduce time spent waiting in the queues and allow passengers to pass security checks more quickly, and from the business perspective this would not open up too many security check lines, thus making full use of staff resources. Three data sets were used: a table of completed flights data, scanned boarding passes of the passengers, data on aircraft types and their capacity. The thesis describes the detailed pre-processing of these data sets. Extensive use of various queries resulted in new attributes, without which it would not be possible to create a forecasting model. After data pre-processing, dimensionality reduction and analysis methods are used - T-SNE and PCA (Principal component analysis), and the gathered results and conclusions are verified with data visualization tools and calculations. The obtained results are taken into account in further development of the model. A study of time series of the number of passengers in the flights took place by applying simple modelling methods that were not efficient, as well as complex time series forecasting algorithms, however the Holt - Winters seasonal smoothing method, which predicts the number of passengers for each flight, was considered the best. A passenger arrival profile for each flight was created at the security checkpoint. With the use of two components - number of passengers forecast and passenger arrival profiling, a common security checkpoint schedule of passenger arrival was created, which allows to plan more accurate security checkpoint line work schedules compared to the currently used forecasts made by security department staff who determines it by using data such as flight schedule, capacity and type of aircraft, and holds the assumption that the aircraft will have 80% seating.