Predição na aviação não regular escrita por Sónia Afonso - Afonso, Sónia Cristina Moniz (2019)
A crescente procura na aviação comercial em determinados picos operacionais, as avarias inusitadas e as operações charter Ad-hoc, fazem com que as empresas tenham necessidade de procura de aluguer de aeronaves a operadores de aviação. Por vezes deparam-se com dificuldades em encontrar aeronaves disponíveis para realizar o serviço ou simplesmente para que não haja custos acrescidos de aquisição, manutenção e de certo prejuízo em época baixa de operacionalidade, preferem não fazer aquisição de aeronaves de reserva capazes de fazer cobertura para todas as exigências operacionais, ou simplesmente, porque o seu tipo de negócio não abrange a inclusão de compra de aeronaves e preferem recorrência ao aluguer. As empresas de aviação não regular que conseguem colmatar esta carência necessitam ter uma preparação logística atempada. Assim, com este trabalho pretende-se fazer a predição da próxima tipologia operacional, do modelo de aeronave que será procurado e a consequente tripulação necessária para préstimo de serviço a bordo. A capacidade de preparação com antecedência na resposta operacional ao cliente, adequar o leque de oferta de aviões à procura e a existência de tripulação adequada às necessidades operacionais adjacentes, permite prestar um serviço de qualidade, melhoria da capacidade de resposta e melhoria de organização interna empresarial. Com esta dissertação pretende-se encontrar modelos de predição com auxílio a aprendizagem automática, aprendizagem automática com recurso a séries temporais e RNN – LSTM (Recurrent Neural Network - Long Short Memory Term), encontrando assim entre estes o modelo mais adequado a permitir fazer predição. Para a aplicação destas técnicas, foram utilizados os dados de gestão de tripulação e dados de planeamento de aeronaves, onde foi possível encontrar modelação adequada à predição da tipologia operacional, com ANN de classificação, para a modelação para determinação dos modelos de aeronaves, os melhores resultados obtidos foram com Árvores de Decisão de classificação e de tripulação, foi determinado com algumas dificuldades com ANN de regressão, a escolha recaiu na melhor performance.