我院刘志远教授课题组完成的“Analysis and Forecasting of the Day-to-day Travel Demand Variations for Large-scale Transportation Networks: A Deep Learning Approach”研究报告获评美国交通研究委员会（TRB）颁发的交通数据分析大赛优秀论文奖。本次大赛由TRB“信息科技影响下的交通出行”分委会（ADB20）、“出行者行为与价值”分委会（ADB10）、“交通需求预测”分委会（ADB40）和“交通数据统计”分委会（ABJ80）联合举办，比赛数据主要由美国交通出行公司AirSage提供。参赛团队根据AirSage公司提供的佛罗里达州奥兰多地区一个月的手机信令数据，对该地区交通出行需求进行建模、分析、预测以及可视化展示等。本次比赛吸引了来自世界各地的37支队伍参赛，TRB组委会邀请同行专家对提交的报告进行评审，最终评选出5篇优秀论文，并邀请获奖者前往美国华盛顿参加2017年1月举办的第96届TRB年会。刘志远教授课题组提交的研究报告，是除北美地区以外的唯一一篇获奖报告。
刘志远教授指导的博士生程启秀、刘洋和本科生魏薇，共同参与了本次比赛。通过对30天的手机信令数据进行分析，可视化展示了当地的交通出行需求；运用深度学习方法与技术，对比分析了深度神经网络、循环神经网络、特征级融合方法在逐日动态交通需求预测方面的预测精度，提出了适用于逐日动态交通需求预测的模型与方法。刘志远教授还应邀参加了2017年1月在华盛顿举办的第96届TRB年会并做报告，报告内容吸引了海内外众多学者的广泛关注。
刘志远教授团队致力于交通大数据分析与研究，在交通大数据处理与分析等方面取得了重要进展；尤其是对于综合利用城市交通多源大数据和深度学习等方法与技术，进行路网流量分析与预测、路网运行效率评价、交通网络需求管理与控制等方面，具有深厚的积累与实践经验。
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