Список литературы
A. Parmezan, Evaluation of statistical and machine learning models for time series prediction: Identifying the state-of-the-art and the best conditions for the use of each model / Antonio Parmezan, Vinicius Souza, Gustavo Batista, // Information Sciences Journal. ─ 2019. ─ Vol. 484. ─ P. 302-337. ─ DOI: 10.1016/j.ins.2019.01.076. ─ URL: https://www.researchgate.net/publication/330742498_Evaluation_of_statistical (дата обращения: 26.04.2023).  Abbasi R., Short Term Load Forecasting Using XGBoost / Abbasi, R.A., Javaid, N., Ghuman, M.N.J., Khan, Z.A., Ur Rehman, S., Amanullah // Web, Artificial Intelligence and Network Applications. ─ 2018. ─ DOI: 0.1007/978-3-030-15035-8_108. ─ URL: https://www.researchgate.net/publication/331746834_Short_Term_Load (дата обращения: 30.04.2023). Aileen Nielsen, Practical Time Series Analysis: Prediction with Statistics and Machine Learning. ─ O'Reilly Media, Inc., 2019. ─ 504 p. ─ ISBN 9781492041658.  Airport Economics Report, 2019 // Веб-сайт Airports Council International. ─ URL:  https://store.aci.aero/product/airport-economics-report-2019/ (дата обращения: 20.05.2023). Always be prepared: The importance of forecasting during winter // Веб-сайт интернет-газеты International Airport Review. ─ URL: https://www.internationalairportreview.com/article/76669/always-be-prepared-winter-weather/ (дата обращения: 09.04.2023). Benefits to Better Financial Forecasting // Веб-сайт FPAExperts. ─ https://www.fpaexperts.com/studies-show-increasing-financial-forecast-accuracy-will-save-your-company-millions-heres-how/ (дата обращения: 23.05.2023). Cerqueira V. Machine Learning vs Statistical Methods for Time Series Forecasting: Size Matters / Vitor Cerqueira, Luis Torgo, Carlos Soares // Электронное издание ArXiv. ─ 2019. ─ Vol. abs/1909.13316. ─ URL: https://arxiv.org/pdf/1909.13316.pdf (дата обращения: 16.04.2023). E. M. Shishkov, A. V. Pronichev, Applying Machine Learning Methods for Power Plant Generation Time Series Forecasting // 2022 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM). ─ 2018. ─ P. 67–71. ─ URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Applying-Machine-Learning-Methods-for-Power-Plant (дата обращения: 28.04.2023). Exploring the LSTM Neural Network Model for Time Series // Электронный портал, посвященный анализу данных Towards Data Science. ─ URL: https://towardsdatascience.com/exploring-the-lstm-neural-network-model-for-time-series-8b7685aa8cf (дата обращения: 09.04.2023). Forecasting time series: using statistics vs machine learning // Веб-сайт блога Data Warehousing and Data Science. ─ URL: https://dwbi1.wordpress.com/2022/02/16/forecasting-time-series-using-statistics-vs-machine-learning/ (дата обращения: 28.04.2023).  Henrik Heymann, Guideline for Deployment of Machine Learning Models for Predictive Quality in Production / Henrik Heymann, Alexander D. Kies, Maik Frye, Robert H. Schmitt, Andrés Boza // Procedia CIRP. ─ 2018. ─ Vol. 107. ─ P. 815–820. ─ DOI: 10.1016/j.procir.2022.05.068. ─ URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212827122003523 (дата обращения: 18.05.2023).   Illustrated Guide to LSTM’s and GRU’s: A step by step explanation // Электронный портал, посвященный анализу данных Towards Data Science. ─ URL: https://towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-lstms-and-gru-s-a-step-by-step-explanation-44e9eb85bf21 (дата обращения: 03.05.2023).  Incredibly Useful Time Series Forecasting Algorithms// Веб-сайт аналитического агентства Advancing Analytics. ─ URL: https://www.advancinganalytics.co.uk/blog/2021/06/22/10-incredibly-useful-time-series-forecasting-algorithms (дата обращения: 30.04.2023). Kiefer D., Demand Forecasting Intermittent and Lumpy Time Series: Comparing Statistical, Machine Learning and Deep Learning Methods / Kiefer, D., Grimm, F., Bauer, M., & Dinther, C.V. // Hawaii International Conference on System Sciences. ─ 2021. ─ DOI: 10.24251/HICSS.2021.172. ─ URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Demand-Forecasting-Intermittent (дата обращения: 30.04.2023).  Liang Guo, The hybrid PROPHET-SVR approach for forecasting product time series demand with seasonality / Liang Guo, Weiguo Fang, Qiuhong Zhao, Xu Wang // Computers & Industrial Engineering ─ 2021. ─ Vol. 161. ─ DOI: 10.1016/j.cie.2021.107598. ─ URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0360835221005027 (дата обращения: 26.04.2023).  Linsey Pang, Applied Machine Learning Methods for Time Series Forecasting / Linsey Pang, Wei Liu, Lingfei Wu, Kexin Xie, Stephen Guo, Raghav Chalapathy, and Musen Wen // 31st ACM International Conference on Information & Knowledge Management. ─ 2022. ─ DOI: 10.1145/3511808.3557492. ─ URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Applied-Machine-Learning (дата обращения: 30.04.2023). Machine learning, explained // Веб-сайт MIT Sloan School of Management. ─ URL: https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/machine-learning-explained (дата обращения: 11.04.2023).   Makridakis S. Statistical and Machine Learning forecasting methods: Concerns and ways forward / Makridakis S, Spiliotis E, Assimakopoulos V // Электронное издание PLoS ONE. ─ 2018. ─ Vol. 13, Issue 3. ─ DOI: 10.1371/journal.pone.0194889. ─ URL: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0194889 (дата обращения: 19.04.2023). Robin W. Long-term and Short-term Forecasting Techniques for Regional Airport Planning : Master’s Thesis in Mathematical Statistics // KTH Royal institute of technology, 2016. ─ URL: https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:954470/FULLTEXT02 (дата обращения: 26.04.2023). Shuojiang Xu, Forecasting the demand of the aviation industry using hybrid time series SARIMA-SVR approach / Shuojiang Xu, Hing Kai Chan, Tiantian Zhang // Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review ─ 2019. ─ Vol. 122. ─ P. 169-180. ─ DOI: 10.1016/j.tre.2018.12.005. ─ URL: https://www.researchgate.net/publication/329625988_Forecasting_the_demand (дата обращения: 26.04.2023).  The Actual Difference Between Statistics and Machine Learning // Электронный портал, посвященный анализу данных Towards Data Science. ─ URL: https://towardsdatascience.com/the-actual-difference-between-statistics-and-machine-learning-64b49f07ea3 (дата обращения: 16.04.2023).   The Importance of Accurate Forecasting for Aviation // Веб-сайт аналитического агентства DTN. ─ URL: https://www.dtn.com/the-importance-of-accurate-forecasting-for-aviation/ (дата обращения: 09.04.2023). The Most Successful Approaches to Leading Organizational Change // Веб-сайт издания Harvard Business Review. ─ URL: https://hbr.org/2023/04/the-most-successful-approaches (дата обращения: 20.05.2023). Time Series Forecasting: Statistical Model to Predict Future Values // Веб-сайт портала Code Algorithms Pvt. Ltd. ─ URL: https://www.enjoyalgorithms.com/blog/time-series-forecasting-using-machine-learning (дата обращения: 13.04.2023).   Top 10 Interview Questions On Gradient Boosting // Веб-сайт ИТ-ресурса Analytics Vidhya. ─ URL: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2022/11/top-10-interview-questions-on-gradient-boosting/ (дата обращения: 07.05.2023). Understanding LSTMs // Веб-сайт Github. ─ URL: https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ (дата обращения: 30.04.2023). Using data to enhance forecast and demand planning for airports // Веб-сайт аналитического агентства авиационных данных Cirium. ─ URL: https://www.cirium.com/thoughtcloud/data-enhance-forecast-and-demand-planning-airports/ (дата обращения: 09.04.2023). What is machine learning? // Веб-сайт компании IBM. ─ URL: https://www.ibm.com/topics/machine-learning (дата обращения: 11.04.2023).   XGBoost // Веб-сайт ИТ-ресурса GeeksforGeeks. ─ URL: https://www.geeksforgeeks.org/xgboost/ (дата обращения: 07.05.2023).   XGBoost Parameters // Веб-сайт с официальной документацией XGBoost. ─ URL: https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/parameter.html (дата обращения: 14.05.2023). Бухгалтерская отчетность ООО «Воздушны Ворота Северной Столицы» // Веб-сайт Audit-it. ─ URL:  https://www.audit-it.ru/buh_otchet/7703590927 (дата обращения: 20.05.2023). Градиентый бустинг — просто о сложном // Электронный портал, посвященный анализу данных Neurohive. ─ URL: https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/gradientyj-busting/ (дата обращения: 07.05.2023). Деньги из воздуха. Аэропорт «Пулково» расширит центральный терминал // Веб-сайт газеты Ведомости Санкт-Петербург. ─ URL:  https://spbvedomosti.ru/news/financy/dengi_iz_vozdukha_aeroport_pulkovo_rasshirit_tsentralnyy_terminal/ (дата обращения: 07.03.2023). История аэропорта // Веб-сайт аэропорта Пулково. ─ URL: https://pulkovoairport.ru/about/about_pulkovo/history/ (дата обращения: 07.03.2023).  Метод главных компонент // Веб-сайт аналитического агентства АСУ-Аналитика. ─ URL: https://asu-analitika.ru/metod-glavnyh-komponent (дата обращения: 13.04.2023).  Методология CRISP-DM // Веб-сайт компании Loginom. ─ URL:https://wiki.loginom.ru/articles/crisp-dm.html (дата обращения: 05.05.2023). Оператор аэропорта // Веб-сайт аэропорта Пулково. ─ URL: https://pulkovoairport.ru/about/about_pulkovo/operator/ (дата обращения: 07.03.2023).  Пулково встретил самый большой пассажирский самолет Airbus A380 // Веб-сайт аэропорта Пулково. ─ URL:  https://pulkovoairport.ru/about/press_center/news/9657/#:~:text (дата обращения: 09.04.2023). Сказки от TENSORFLOW и LSTM // Веб-сайт ИТ-портала Хабр. ─ URL: https://habr.com/ru/articles/656635/ (дата обращения: 14.05.2023). Чем машинное обучение отличается от статистики // Веб-сайт ИТ-портала Хабр. ─ URL: https://habr.com/ru/companies/skillfactory/articles/570736/ (дата обращения: 13.04.2023).   
По данным компании, занимающейся анализом данных, в 2018 году в мире было произведено 1,3 млрд самолетов, что на 1,2% больше, чем в предыдущем году. Однако, несмотря на рост, прогнозируется, что к 2030 году количество самолетов снизится на 10%. В отчете компании говорится, что это связано с тем, что авиакомпании сокращают расходы на топливо, а также с тем, что они отказываются от использования устаревших самолетов. В отчете также говорится, что прогнозируется, что к 2030 году количество самолетов в мире сократится на 20%, что приведет к сокращению рабочих мест в отрасли на 10%.