SmartTicket (FCDP-SFTS AI Model Web Uygulaması)

Proje Tanımı

SmartTicket, uçuş iptal ve gecikme tahminleri sunan, modern ve kullanıcı dostu bir web uygulamasıdır. Kullanıcılar, uçuş araması yaparak seçtikleri biletin iptal ve gecikme risklerini, yapay zeka destekli modelden anlık olarak görebilirler. Model, uçuşun iptal olma ve gecikme olasılıklarını, güven oranı ile birlikte detaylı şekilde sunar.

Ana Klasör ve Dosya Yapısı

SmartTicket/
│
├── bitirme-frontend/      # React tabanlı web arayüzü
│   └── src/
│       └── components/    # Ana React bileşenleri (Ticket, Travel, Navbar, vs.)
│       └── api/           # API istekleri
│       └── ...
│
├── bitirme-backend/       # Node.js/Express tabanlı API sunucusu
│   └── controllers/       # Uçuş, lokasyon, kullanıcı controller dosyaları
│   └── routes/            # API endpoint tanımları
│   └── models/            # Kullanıcı modeli
│   └── constant/          # Şehir/havalimanı sabit verileri
│   └── ...
│
├── model-api/             # Python tabanlı AI model ve API
│   ├── cancel_delay_api.py  # Ana API dosyası (Flask/FastAPI)
│   ├── delay_model.py       # Gecikme tahmin modeli kodu
│   ├── cancel_model.py      # İptal tahmin modeli kodu
│   ├── requirements.txt     # Python bağımlılıkları
│   └── models/              # Eğitilmiş model dosyaları (.joblib)
│
└── README.md              # Proje dökümantasyonu

Kullanılan Teknolojiler

• Frontend: React.js, Tailwind CSS, Ant Design, Framer Motion, React Icons
• Backend: Node.js, Express.js
• Model API: Python (Flask veya FastAPI), scikit-learn, joblib
• Diğer: Axios (API istekleri için)

Kurulum

1. Model API (model-api)

cd model-api
pip install -r requirements.txt
python cancel_delay_api.py

2. Backend (bitirme-backend)

cd bitirme-backend
npm install

Ortam Değişkenleri

Aşağıdaki değişkenleri içeren bitirme-backend dizininde bir .env dosyası oluşturun:

# Database
MONGODB_URI=your_mongodb_connection_string

# JWT Authentication
JWT_SECRET_KEY=your_jwt_secret_key
JWT_REFRESH_SECRET_KEY=your_jwt_refresh_secret_key
JWT_EXPIRES_TIME=24h

# Email Configuration
NODE_USER=your_email_address
NODE_PASS=your_email_password

Ardından sunucuyu başlatın:

node server.js

3. Frontend (bitirme-frontend)

cd bitirme-frontend
npm install
npm install framer-motion antd react-icons axios
npm start

Kullanım

1. Model API'yi başlatın (model-api klasöründe):

   python cancel_delay_api.py

2. Backend'i başlatın (bitirme-backend klasöründe):

   node server.js

3. Frontend'i başlatın (bitirme-frontend klasöründe):

   npm start

4. Tarayıcıda http://localhost:5173 adresine gidin.

Ana Özellikler

• Uçuş Arama: Kalkış/varış şehirleri ve tarih seçimiyle uçuş arama
• Bilet Kartı: Havayolu, saatler, fiyat ve model tahminleri
• AI Model Tahmin Detayları:
  • Sadece "FCDP-SFTS AI Model Tahmin Detayları" etiketine tıklanınca açılır
  • Açılış/kapanış animasyonludur (framer-motion)
  • İptal olasılığı kırmızı, olmama olasılığı yeşil Progress bar ile gösterilir
  • Gecikme tahminlerinde "Zamanında veya erken" yeşil, diğerleri kırmızı Progress bar ile gösterilir
  • Modelin uyguladığı düzeltmeler ve güven oranı detaylı şekilde sunulur
• Modern UI: Ant Design, Tailwind ve animasyonlarla zenginleştirilmiş kullanıcı deneyimi

model-api Hakkında

• cancel_delay_api.py: Ana API dosyası, uçuş iptal ve gecikme tahminlerini sunar
• delay_model.py & cancel_model.py: Model tahmin fonksiyonları
• models/: Eğitilmiş scikit-learn modelleri (.joblib)
• requirements.txt: Gerekli Python paketleri

Ekran Görüntüsü

Şekil 1: SmartTicket ana arayüzü. Kullanıcılar kalkış ve varış şehirlerini seçerek uçuş sorgusu yapabilir. Seçilen tarihe göre yapay zeka tahminleri entegre şekilde listelenir.

Şekil 2: Arama sonucunda listelenen uçuş biletleri. Her bilet kartında uçuş bilgileri ve genel risk özeti sunulmaktadır.

Şekil 3: Tahmin detay paneli. İptal ve gecikme olasılıkları, görsel barlar ile kullanıcıya sunulmakta; modelin güven oranı ve açıklamaları ile birlikte gösterilmektedir.

Şekil 4: SmartTicket sistem mimarisi. Kullanıcıdan gelen istekler frontend üzerinden backend’e, oradan da model API’ye yönlendirilmekte; sonuçlar aynı zincirle geri dönmektedir.

📘 Proje Raporları

🇹🇷 Türkçe Rapor

Bitirme projesine ait detaylı teknik ve metodolojik açıklamaların yer aldığı Türkçe raporu bağlantıdan inceleyebilirsiniz: 👉 Rapor (TR)

🇬🇧 English Report

The English version of the final project report with technical details and methodology can be accessed from the link below: 👉 Report (EN)

Geliştirme ve Özelleştirme Notları

• Şehir ve havalimanı verileri backend API'den dinamik olarak çekilmektedir
• Uçuşlar arası mesafe hesaplaması, havalimanı koordinatları API'den alınarak yapılır
• Tüm tahminler ve oranlar, Python tabanlı model API'den alınır
• Detay kutusu sadece ilgili etikete tıklanınca açılır ve animasyonludur
• Kodda modern React ve fonksiyonel component yapısı kullanılmıştır

Katkı ve Lisans

Katkıda bulunmak isterseniz lütfen bir pull request açın. Lisans bilgisi için projenin sahibine danışınız.

---

Poster

Hazırlayanlar: Nuri Can Birdemir - Eda Nur Mutlu