Mineração de dados aplicada a detecção precoce de atrasos por congestionamento em aeroportos brasileiros

Resumo

A mineração de dados é definida como o processo automático, ou semi-automático de extração de conhecimento para identificação de padrões, tendências, associações e dependências, previamente desconhecidos, de bases de dados, sendo amplamente utilizada na transformação de dados brutos em conhecimento útil para a tomada de decisões. Embora as técnicas empregadas em mineração de dados, tradicionalmente, se baseiam fortemente em métodos estatísticos, em inteligência artificial e em aprendizagem de máquina, vários dos métodos empregados podem ser formulados como problemas de otimização. O presente projeto tem por objetivo fazer uso de métodos de mineração de dados para identificar padrões temporais em atrasos por congestionamento em aeroportos brasileiros. O transporte aéreo no Brasil foi recentemente liberalizado e uma de suas consequências foi a concentração dos voos em alguns hubs. Embora a criação de hubs pareça benéfica às empresas de transporte aéreo e ofereça algumas vantagens aos viajantes, a concentração excessiva de voos em um hub pode resultar em alguns impactos econômicos negativos denominados atrasos por congestionamento, os quais aumentam o tempo total de viagem dos passageiros e o custo operacional das empresas. (AU)