Automatisierte prädiktive Analytik in der Gepäckabfertigung
| dc.contributor.author | Dohrn, Finn | |
| dc.contributor.author | Tropmann-Frick, Marina | |
| dc.contributor.editor | Klein, Maike | |
| dc.contributor.editor | Krupka, Daniel | |
| dc.contributor.editor | Winter, Cornelia | |
| dc.contributor.editor | Gergeleit, Martin | |
| dc.contributor.editor | Martin, Ludger | |
| dc.date.accessioned | 2024-10-21T18:24:13Z | |
| dc.date.available | 2024-10-21T18:24:13Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung und Validierung eines automatisierten Prognosemodells für Gepäckmengen am Hamburger Flughafen unter Verwendung der Low-Code AutoML-Bibliothek PyCaret. Durch die Automatisierung signifikanter Phasen des Machine-Learning-Lebenszyklus konnten präzise Vorhersagen für Gepäckstücke pro Flug innerhalb und außerhalb der Flugsaison erreicht werden. Die Ergebnisse zeigen eine Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit um 38,6 % gegenüber herkömmlichen Methoden, was die Effizienz in der Personaldisposition maßgeblich unterstützt. Der Einsatz von AutoML ermöglicht zudem eine zeitökonomische Modellentwicklung durch Endanwender. Der Einsatz und Ausbau des autoDS-Moduls kann den bereits hohen Automatisierungsgrad weiter erhöhen. Zukünftige Arbeiten sollten den Einsatz von assistenzgesteuerter Datenvorverarbeitung mit großen Sprachmodellen und Hyperparameteroptimierung für AutoML-Parameter untersuchen, um die Anwendbarkeit und Genauigkeit weiter zu verbessern. | de |
| dc.identifier.doi | 10.18420/inf2024_125 | |
| dc.identifier.eissn | 2944-7682 | |
| dc.identifier.isbn | 978-3-88579-746-3 | |
| dc.identifier.issn | 2944-7682 | |
| dc.identifier.pissn | 1617-5468 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/45098 | |
| dc.language.iso | de | |
| dc.publisher | Gesellschaft für Informatik e.V. | |
| dc.relation.ispartof | INFORMATIK 2024 | |
| dc.relation.ispartofseries | Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-352 | |
| dc.subject | Flughafen | |
| dc.subject | Gepäckprognose | |
| dc.subject | Datenvorverarbeitung | |
| dc.subject | AutoML | |
| dc.subject | PyCaret | |
| dc.title | Automatisierte prädiktive Analytik in der Gepäckabfertigung | de |
| dc.type | Text/Conference Paper | |
| gi.citation.endPage | 1448 | |
| gi.citation.publisherPlace | Bonn | |
| gi.citation.startPage | 1433 | |
| gi.conference.date | 24.-26. September 2024 | |
| gi.conference.location | Wiesbaden | |
| gi.conference.sessiontitle | Data Science Projekte: Von der Wissenschaft bis zur Anwendung |
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