Liikennedatan validointi ja korjaus
Kokeilun tavoitteet
Kokeilun ideana on liikennelaskimista saadun datan oikeellisuuden tarkistaminen ja puuttuvan datan täydentäminen. Liikennemääriä laskevia antureita on paljon ja ne keräävät tärkeää dataa. Ongelmaksi kuitenkin muodostuu usein se, että anturit ovat ajoittain epäkunnossa ja dataa jää keräämättä. Siksi datan oikeellisuuden tarkistaminen ja puuttuvan datan mahdollisimman tarkka täydentäminen on tärkeää, jotta saadaan tarvittavaa tietoa liikennemääristä esimerkiksi suunnittelupäätösten tueksi sekä raportointiin.
Kokeilun tavoitteena oli selvittää, soveltuuko tekoäly liikennedatan validointiin ja korjaukseen.
Kokeilun opit
Tekoälyä voidaan hyödyntää virheellisen datan etsimisessä ja korjaamisessa sekä korjaamisen automatisoinnissa. Lopputulokset antavat hyvän viitteen siitä, että kokeluissa hyödynnettyjä menetelmiä kannattaisi hyödyntää vastaanvanlaisten puuttuvien datojen korjaamiseen, täydentämiseen ja prosessin automatisointiin.
Suositukset jatkotoimenpiteiksi
Verrataan tekoälyn korjaamaa dataa manuaalisesti korjattuun dataan. Malleja voidaan opettaa manuaalisesti korjatun datan avulla mahdollisuuksien mukaan.
SAS ja avoimen lähdekoodin mallien vertaileminen SAS Viyassa ja mallien käyttöönotto. Tämä vaatii teknisen ympäristön konfiguraatiota.
Kokeilun projektipäällikkö
Hannu Seppälä, hannu.seppala@hel.fi, Kaupunkiympäristön toimiala
