Divisão de Engenharia Civil Ano: 2024
(Turma 2024, TGs 2024)
Predição de consumo de combustível por voo em aviação comercial (pdf 4,4 MB)
Autor: Lucas Melo de Oliveira
Orientador(es): Marcelo Xavier Guterres
Relator(es): Evandro José da Silva
Ano: 2024
Resumo:
Este trabalho tem como objetivo desenvolver modelos preditivos para estimar o consumo de combustível em voos comerciais, utilizando técnicas de machine learning. Para tal, trabalhou-se com dados operacionais detalhados, realizando a preparação, tratamento de variáveis e seleção das mais relevantes para a modelagem. Empreguei diferentes modelos de aprendizado de máquina, avaliando o desempenho com métricas adequadas. Abstract:
Fuel consumption represents a significant portion of operational costs in Brazilian commercial aviation. This research develops predictive models to estimate fuel consumption
per flight using machine learning techniques, focusing on different operational planning
horizons. The study utilizes a database with over one million Brazilian commercial flight
records, provided by the National Civil Aviation Agency (ANAC). The methodology includes robust data preprocessing, feature engineering specific to the aeronautical context,
and systematic evaluation of different machine learning algorithms. The study also proposes practical guidelines for defining planning margins based on quantitative evidence,
contributing to the optimization of Brazilian airlines' operational planning.
