Sõiduaja ennustamine töötlemata GPS andmete põhjal

Abstract

Aja planeerimine on muutunud aina olulisemaks üha kiireneva elutempoga ühiskonnas. Üheks oluliseks komponendiks aja planeerimisel on võimalikult täpselt hinnata, kui palju aega kulub ühest kohast teise liikumiseks. Käesolev magistritöö on valminud koostöös Boltiga, mis on üks suurimaid sõidujagamisteenust pakkuvaid ettevõtteid. Sõiduaja ennustamine tooreste GPS andmete põhjal nõuab suures koguses andmete eeltöötlemist, kasutades seejuures väliseid andmekogusid, et siduda tooreid GPS andmeid ümbritseva keskkonnaga. Käesolevas töös käsitletakse kõiki vajaminevaid eeltöötlemise samme, millest moodustub terviklik meetod sõiduaja ennustamiseks töötlemata GPS andmete põhjal. Meetodi efektiivsuse valideerimiseks on seda võrreldud kahe laialdaselt kasutu-ses oleva meetodiga.

With the ever growing pace of our everyday lives, time planning has gained a lot of im-portance. One of the key factors for time planning is to estimate the duration of moving from one place to another. Therefore, travel time prediction has become essential part of any logistics based business. This thesis is conducted in collaboration with Bolt, which is one of the leading ride hailing companies. This thesis is describing route based travel time prediction algorithm based on raw GPS data. The goal is to analyze each of the pre-processing steps and to develop a coherent method to predict arrival time based on GPS input data supplied by Bolt. Furthermore, route based method described in this thesis is validated by comparing it to two well-known and established methods.