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本研究从城市交通发展现状出发，在国家自然科学基金和国家重点研发计划等支持下，将新兴的交通大数据和人工智能技术与传统交通规划相结合，创新地提出了基于多源大数据的新一代交通规划方法体系。与传统交通规划方法相比，本研究成果具有成本低、精度高、适用性强等优势，可以替代传统的四阶段法，应用于城市交通规划。主要报告内容包括：

1. 多源大数据应用：创新地结合多源大数据识别城市居民职住分布以及出行客流，代替传统“四阶段”法中的交通生成阶段，扩大了新一代大数据算法在传统交通规划理论体系中的应用范围；

2. 轨道交通出行分布识别：以手机数据为基础，应用交通大数据挖掘技术，提出城市轨道交通出行分布识别方法，实现了客流出发地及目的地的推算；

3. 居民出行方式识别：利用手机数据识别城市居民的出行方式，以替代传统“四阶段”法中依据理论公式推演的出行方式划分过程；

4. 交通流量感知：突破性地提出基于交通大数据算法的城市全时空交通流量精准感知方法，并成功基于南京市域路网验证了该方法的可行性，弥补了传统方法无法实时精准感知交通流量的不足。

个人介绍

刘志远，东南大学交通学院教授、博导、副院长，东南大学网络空间安全学院博导，复杂交通网络研究中心主任。入选国家级海外人才引进计划（青年）、国家“自科基金优青”、江苏省“双创人才”、江苏省“青年双创英才”、东南大学“青年首席教授”，获评东南大学“五四青年奖章”，入选“爱思唯尔2021中国高被引学者”。2011年毕业于新加坡国立大学，获博士学位，并随后留校进行博士后研究一年。自2015年回到东南大学交通学院工作，归国前就职于澳大利亚蒙纳士大学，任助理教授、博士生导师，2017年12月至2018年1月，澳大利亚墨尔本大学数学系访问学者。主要研究领域包括交通大数据分析与建模、交通网络规划与管理，以第一或通讯作者发表SCI/SSCI期刊检索100余篇。担任由Elsevier出版的国际期刊Multimodal Transportation执行主编，担任交通研究领域知名SCI期刊ASCE Journal of Transportation Engineering、IEEE Intelligent Transport Systems Magazine、IET Intelligent Transport Systems副主编。获得20余项国内外大数据算法比赛奖项（皆为前叁名），包括被誉为“大数据比赛世界杯”的KDD CUP冠军（2020年）、与第二名（2019）年。