Mô hình học máy chủ động cho bài toán phát hiện bất thường từ dữ liệu hành trình GPS
Đang tải...
Năm xuất bản
2023
Tác giả
Nhan đề tạp chí
ISSN
Nhan đề tập
Nhà xuất bản
Giao thông vận tải
Tóm tắt
Những bất thường xuất hiện trong dữ liệu hành trình GPS có mối liên hệ với các hiện tượng như gian lận cước taxi, lệch lộ trình định sẵn, hoặc các sự cố phát sinh trong quá trình di chuyển của các phương tiện giao thông. Bài toán khai thác dữ liệu bất thường từ dữ liệu hành trình GPS đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển tính năng tích hợp vào các giải pháp giao thông thông minh. Tuy nhiên, so với các bài toán khai thác dữ liệu khác trên dữ liệu GPS, bài toán phát hiện bất thường có nhiều thách thức cần vượt qua. Một trong những thách thức lớn đó là việc thiếu dữ liệu được gán nhãn bình thường hay bất thường cho các mô hình học máy. Nghiên cứu này hướng đến một giải pháp tích hợp mô hình học máy chủ động trong quy trình phát hiện bất thường từ dữ liệu hành trình GPS. Giải pháp được đề xuất cho thấy độ hiệu quả tương đương khi sử dụng mô hình học tích cực với lượng dữ liệu huấn luyện khoảng 30% so với dùng mô hình học máy thụ động truyền thống với đầy đủ dữ liệu huấn luyện.