Ohjaamaton anomalioiden tunnistus linja-autovuorojen ajotiedoista - Heino, Juhana (My University, 2022)
Työn 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.
Keywords: ohjaamattomat menetelmät, anomalioiden tunnistus, joukkoliikenne, mallijoukot