Defesa de dissertação (13/11/2019): Leonardo da Silva Moreira
Discente: Leonardo da Silva Moreira
Título: Evaluation of Data Preprocessing Methods for Predicting Brazilian Flight Delays
Orientador: Jorge de Abreu Soares (orientador), Eduardo Soares Ogasawara (co-orientador)
Banca: Jorge de Abreu Soares (presidente), Eduardo Soares Ogasawara (CEFET/RJ), Eduardo Bezerra da Silva (CEFET/RJ), Leonardo Gresta Paulino Murta (IC/UFF)
Dia/Hora: 13 de novembro de 2019 /14 horas
Sala: E-522
Resumo:
Em 2016, as receitas do setor de serviços aéreos do Brasil alcançaram um recorde histórico de receita de R$35,59 bilhões, transportando 109,6 milhões de passageiros de acordo com levantamento da Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC). Considerando esse cenário, atrasos nos voos causam vários inconvenientes para as companhias aéreas, aeroportos e passageiros como ocorreram entre 2009 e 2015, onde cerca de 22% dos voos domésticos realizados no Brasil sofreram atrasos superiores a 15 minutos. A previsão desses atrasos é fundamental para mitigar sua ocorrência e otimizar o processo de tomada de decisão de um sistema de transporte aéreo. Particularmente, companhias aéreas, aeroportos e usuários podem estar mais interessados em saber quando é provável que ocorram atrasos do que a previsão precisa de quando não ocorrerão. Neste contexto, esta pesquisa apresenta uma avaliação experimental de métodos de pré-processamento de dados para modelos de classificação de aprendizado de máquina para a predição dos atrasos aéreos, de forma a identificar quais métodos e combinações destes métodos podem auxiliar na melhora da predição e dos resultados do classificador sob uma distribuição desequilibrada de classes de atraso. Para isto a metodologia utilizada inclui a integração de dados aéreos e meteorológicos, etapas de pré-processamento [limpeza, transformação, redução] e finalmente a comparação da predição de dados a partir destes diferentes métodos de pré-processamento. Particularmente, esta pesquisa contribui com a análise de um espectro de métodos de pré-processamento de dados quando comparado à revisão bibliográfica, focando especialmente a distribuição das classes de atraso. Incluem-se entre os objetivos deste trabalho a verificação mais detalhada em relação aos atributos do classificador,a normalização e discretização, principalmente no que diz respeito à faixa de parâmetros do filtro.
