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1.研究方向简介：

 本方向长期从事交通大数据分析方面的理论与应用研究，具体研究方向为时空数据驱动的交通系统一体化建模与创新应用。主要工作内容：

（1）针对公路网网络规模大、状态成因杂、影响因素多所导致的数据处理慢、状态辨识粗关键问题，将人工智能等新一代信息技术与交通工程相融合，研究长途运输和城市生产物流集群减碳关键技术。开发了卡车轨迹时空数据驱动的公路网卡车驾驶行为模型、群体碳控状态精准辨识方法以及主动控制技术，研究卡车运输组织特征提取新方法、运行和能耗态势研判新技术、运行效率和控碳能力提升新模式；

（2）针对新能源电动乘用车和商用车存在的续航能力与出行服务交互影响、能源效率难以充分发挥的现实问题，融合其能量监测、载落客或载货数据、出行时空轨迹数据，将深度学习方法与领域物理模型有机融合，研究基于张量分解的时空数据重构方法，构建新能源汽车运行模式及能源管理深度学习模型，为新能源汽车的广泛应用提供数据支撑；

（3）针对现有生态型交通基础设施“规设建养”缺乏数字化顶层设计、构建关键技术的技术瓶颈问题，研究生态型交通基础设施构建与协调优化关键技术。运用交通地理信息系统与数字孪生技术，建立“人-车-路-环境”四要素、“廊道-斑块-基底”三形态的生态型路网数字化空间模型；深度融合机动车出行、慢行游憩轨迹数据以及蓝绿景观、土地利用等空间数据，研究 “快港慢城”生态型交通基础设施构建新方法；运用电路理论与有向均衡运筹优化方法，研究面向水土涵养型梯度和循环生态型绿道控制区确定方法；为制定生态型交通基础设施“无害化”穿（跨）越生态敏感区的规划设计导则，促进生态路网与国土空间、生态环境协调优化提供关键技术链条。

2.本研究方向对相关学科方向的主要贡献、学术影响和社会评价：

  本研究方向为交通、信息及计算机、运筹学等多学科交叉方向，将信息及计算机术应用于数据驱动的交通与物流系统建模与优化领域，在一定范围内扩展了相关学科方向的影响力。针对交通系统一体化减碳控碳问题，申请人提出时空数据与领域机理模型双驱动的方法，在国内外知名期刊发表了多篇SCI高质量论文，获得了多项国家授权发明专利，相关成果得到了同济大学孙剑为主任的评价委员会高度评价，认为申请人所提出的点线面协同调度与主动管控技术及等4项技术整体达到国际先进水平。

  申请人相关成果实现了产品化，应用于交通部应急指挥中心，通过中国公路出行服务网、APP、可变情报板等多种渠道精准发布，支撑了节假日、恶劣气象、地质灾害等影响下的态势研判与主动控制，决策方案、出行建议适时社会发布，取得了显著的社会及经济效益。本方向与智能交通工程研究中心一同所提出的“道路交通网络智慧感知与安全防控关键技术研究与应用”，获得2021年度吉林省科技进步一等奖；相关成果拓展应用，“数据驱动的广域交通网络状态推衍与主动管控关键技术及应用”，获得获2022年度中国商业联合会科技进步一等奖。