Anomaaliate tuvastamine ning andmelünkade täitmine Tartu liiklussensorite näitel
Nimi
Joonas Praks
Kokkuvõte
Tartu linnal on 16 maantee liiklussensorit, mille andmetes esineb mitmeid auke. Me andsime ülevaate andmete olukorrast ning hindasime mitmeid anomaaliatuvastus- ning andmeparandus-lahendusi. Anomaaliaid leidsime kõige paremini päevase klasterdamise abil kasutades LOF algoritmi. Imputeerimislahenduseks valisime lineaarse interpoleerimise kombineerides ajaandmetes leitud hooajalisi mustreid. Me integreerisime valitud meetodid teenusesse, mis töötleb CSV andmeid ning laeb tulemid üles Cumulocitysse, IoT andmete agregeerimisplatvormile. Me töötlesime ning laadisime teenuse abil üles sensorite ajaloolised andmed vahemikus 2019-04-29 kuni 2023-06-01. Lõpetuseks katsetasime oma lahendust ka kergliiklusandmetel.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Informaatika
Juhendaja(d)
Pelle Jakovits
Kaitsmise aasta
2024