CDR-põhise trajektoori rekonstrueerimine Transformereid kasutades
Nimi
Oliver Bollverk
Kokkuvõte
Telekommunikatsiooni tehnoloogiate, mobiiliseadmete ja mobiiliteenuste areng on toonud kaasa huvi inimeste liikumistrajektooride ennustamise vastu linnades. Ajas ja ruumis hajusate liikumisandmete korral on sageli teadlaste eesmärgiks luua mudeleid, mis võimaldaksid täita andmetes olevaid auke, või teisisõnu rekonstrueerida üksikisikute trajektoore. Hiljutised algoritmid selles vallas põhinevad Monte Carlo meetoditel või peidetud Markovi ahelatel ning ennustavad liikumist kõnelogide ehk CDR andmete põhjal. Käesolevas töös tutvustatakse ainulaadset sügavõppel rajanevat raamistikku. GPS andmed seotakse OpenStreetMap (OSM) andmebaasi põhjal loodud teevõrguga ning saadud märgised võetakse mudeli treenimisel aluseks. Rajanedes eelnevale tööle GPS trajektooride sobitamisel kaardile, kasutades Transformer tüüpi tehisnärvivõrke, esitletakse lahendust, milles kaks erinevat Transformerit on seadistatud jadamisi. Lõpptulemuseks on tehisnärvivõrk, mis võimaldab ennustada tee täpsusega teekonda linnapiirkonnas, omades infot vaid selle kohta, millise masti katvusalast liikuma hakati. Meetodit võrreldi teekonna ennustamisel varasemate lahendustega, mis rakendavad tõenäosuslikke mudeleid järgmise asukoha ennustamisel CDR andmete põhjal.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Andmeteadus
Juhendaja(d)
Amnir Hadachi
Kaitsmise aasta
2022