Ohjaamaton anomalioiden tunnistus linja-autovuorojen ajotiedoista

Tietueen suppeat tiedot
dc.contributor.authorHeino, Juhana
dc.contributor.departmentfi=Matematiikan ja tilastotieteen laitos|en=Department of Mathematics and Statistics|
dc.contributor.facultyfi=Matemaattis-luonnontieteellinen tiedekunta|en=Faculty of Science|
dc.contributor.studysubjectfi=Tilastotiede|en=Statistics|
dc.date.accessioned2022-09-16T21:01:25Z
dc.date.available2022-09-16T21:01:25Z
dc.date.issued2022-09-14
dc.description.abstractTyön tarkoituksena on tutustua ohjaamattomiin anomaliantunnistusmenetelmiin ensin kirjallisuudesta ja sitten käyttäen kerättyä soveltuvaa aineistoa. Aineisto kerätään Helsingin Seudun Liikenteen (HSL) MQTT-rajapinnasta ja aineisto koostuu linja-autolinjan numero 20 reitistä ja noin 2000 vuorosta. Koska kerätty aineisto on raakadataa suoraan HSL:n API:sta, työhön oleellisena osana kuuluu myös aineiston käsittely sopivaan muotoon. Aineisto tiivistetään, esisuodatetaan ja kootaan soveltuvaksi rakenteeksi. Menetelmät, joita sovelletaan ovat Z-score, Mahalanobiksen etäisyys, K-means, lähinaapurimenetelmä, hierarkkinen klusterointi, DBSCAN ja LOF. Kaikista käydään teoriaa soveltuvissa määrin läpi, jonka jälkeen jokaista käytetään työn aineistoon käytännössä. Näistä syntyy mallijoukko (ensemble), joka löytää aineistosta anomaliavuoroja.
dc.format.extent56
dc.identifier.olddbid171600
dc.identifier.oldhandle10024/154700
dc.identifier.urihttps://www.utupub.fi/handle/11111/14322
dc.identifier.urnURN:NBN:fi-fe2022091659367
dc.language.isofin
dc.rightsfi=Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.|en=This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.|
dc.rights.accessrightsavoin
dc.source.identifierhttps://www.utupub.fi/handle/10024/154700
dc.subjectohjaamattomat menetelmät, anomalioiden tunnistus, joukkoliikenne, mallijoukot
dc.titleOhjaamaton anomalioiden tunnistus linja-autovuorojen ajotiedoista
dc.type.ontasotfi=Pro gradu -tutkielma|en=Master's thesis|

Tiedostot

Näytetään 1 - 1 / 1
Name:
Heino_Juhana_opinnayte.pdf
Size:
2.83 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Lataa

Kokoelmat

Pro gradu -tutkielmat ja diplomityöt sekä syventävien opintojen opinnäytetyöt (kokotekstit)