Abstract
Целью исследования является разработка подхода для выявления и автоматического устранения противоречий в больших данных для задач аналитики городского пассажирского транспорта. Актуальность выявления и устранения противоречий в больших данных транспортных потоков обусловлена тем фактом, что они преобразуются в значительную информацию для использования в задачах управления. Особенность предложенного подхода состоит в реализации универсального модуля двухуровневого обнаружения противоречий в выбранном наборе данных с использованием статистических методов и алгоритмов машинного обучения. Разработанный модуль «Выявление и устранение противоречий» включает три метода выявления и устранения противоречивых данных: 1) методы статистической обработки; 2) критерий Граббса; 3) алгоритмы машинного обучения: k- средних и многослойная нейронная сеть. Программная реализация системы для предложенного подхода выявления и автоматического устранения противоречий используется для решения задачи формирования расписания городских автобусных маршрутов в пилотном режиме. В статье приведены этапы и результаты численных экспериментов для выбранного набора данных в разработанной системе для предложенного подхода выявления и автоматического устранения противоречий при составлении и корректировке расписания автобусных маршрутов города Алматы.