FlightForesight

FlightForesight: الذكاء الاصطناعي للتنبؤ الدقيق بتأخيرات الرحلات الجوية

FlightForesight هو نظام متقدم يعتمد على الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بتأخيرات الرحلات الجوية بدقة عالية، باستخدام التعلم العميق ومعالجة البيانات المتقدمة. بتحليل بيانات الرحلات، ظروف المطارات، وأنماط الطقس، يساعد النظام في تقليل التأخيرات وتحسين كفاءة عمليات الطيران.

الإنجازات الرئيسية:

• نماذج متعددة للتنبؤ: تطوير نماذج التصنيف الثنائي، التصنيف المتعدد، والانحدار لتحليل التأخيرات بدقة عالية.

• أداء قوي:

• التصنيف الثنائي: دقة 95.1%

• التصنيف المتعدد: دقة 93.7%

• نموذج الانحدار: R² = 0.8905

• تحليل ومعالجة البيانات المتقدمة:

• معالجة القيم المفقودة باستخدام استراتيجيات متقدمة بناءً على أنماط البيانات.

• كشف القيم الشاذة باستخدام Isolation Forest والتحليل الإحصائي.

• ترميز الميزات الزمنية باستخدام Cyclical Encoding والميزات الفئوية باستخدام One-Hot وLabel Encoding.

• تصحيح التوزيعات غير الطبيعية باستخدام Yeo-Johnson Transformation وتطبيق StandardScaler لتحسين أداء النموذج.

• تحسين أداء النموذج:

• استخدام AdamW Optimizer مع Dropout Regularization وEarly Stopping لتعزيز الدقة ومنع overfitting.

المهارات والتقنيات المستخدمة:

• التعلم العميق: TensorFlow, Keras

• تحليل ومعالجة البيانات: Pandas, NumPy

• تقييم أداء النماذج: Accuracy, R², MAE, MSE, Confusion Matrix, F1 Score

• تحسين النماذج: AdamW Optimizer, Dropout, Early Stopping

أثر المشروع:

FlightForesight يوفر حلاً ذكياً لشركات الطيران لمساعدتها على تقليل التأخيرات وتحسين دقة الجداول الزمنية، مما يعزز تجربة المسافرين وكفاءة العمليات التشغيلية. يعكس المشروع خبرة متقدمة في التعلم العميق، هندسة الميزات، والتحليل التنبئي، مما يجعله نموذجًا قويًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في قطاع الطيران.