报告时间：2024年7月3日（周三）上午10:00-11:00

报告地点：科技楼1423

报 告 人：张金雷 副教授  

主办单位：科技处

承办单位：交通学院

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报告简介：

城市轨道交通近年来迎来了飞速发展，大数据、人工智能等技术的兴起促使轨道交通逐渐向智慧轨道交通生态的方向转变。短时客流预测是构建智慧轨道交通生态的基础研究内容，因此，本报告从城市轨道交通大刷卡数据以及新兴技术入手，介绍包括城市轨道交通常态与非常态场景下车站级和网络级短时进站流预测、短时OD流预测、短时断面流预测、以轨道交通为骨干的多模式交通短时客流预测、基于计算机视觉的轨道交通站内关键设施处短时客流预测等在内的一整套智能城市轨道交通短时客流预测体系。研究成果有助于辅助地铁运营公司实时把握全网客流高精度的时空分布状态、及时有效地调整客流管控措施，有助于辅助乘客合理选择出行路径和出行时间，节约出行的价格成本和时间成本等。

报告人简介：

张金雷，北京交通大学系统科学学院副教授，博士，硕士生导师。主要从事人工智能与城市轨道交通大数据挖掘、短时客流预测、机器学习深度学习、计算机视觉相关研究，主持国家自然科学基金青年基金、中国博士后基金面上项目等，近年来以第一/通讯作者在Transportation Research Part C、Part E、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems等发表论文20余篇，申请/授权发明专利20余项，软件著作权5项，出版《深度学习与交通大数据实战》、《基于人工智能的城市轨道交通短时客流预测》著作2部。曾前往美国华盛顿大学、香港理工大学访学。

科技处

2024年6月30日