в статье представлен сравнительный анализ методов обнаружения аномалий в данных транспортной телеметрии на примере реального открытого набора навигационно-временных данных городского пассажирского транспорта. В настоящем исследовании выполнена практическая оценка на реальном открытом датасете Dublin Bus Delay Dataset применимости методов Isolation Forest, Local Outlier Factor и One-Class SVM для выявления трёх классов аномалий: точечных, контекстных и эпизодических. Рассматриваются особенности построения признаков для разных уровней представления данных и экспериментально оценивается эффективность методов по метрикам качества и вычислительным характеристикам. На основе полученных результатов сформулированы рекомендации по выбору алгоритма в зависимости от типа аномалии и условий практического применения в системах транспортного мониторинга.