李大韦

发布者:李天明发布时间:2017-08-25浏览次数:13




李大韦,男,198710月出生,现为东南大学交通学院副教授,交通工程研究所副所长。

  

联系方式

地址:南京四牌楼2号东南大学交通学院(210096)

电话:025-83795642

Emaillidawei@seu.edu.cn

  

20042011年在东南大学交通学院获得本、硕学位,201120143月在日本名古屋大学获得博士学位、进行博士后研究。20148月至今在东南大学交通学院从事教学与科研工作。现担任世界交通运输大会(WTC)未来城市综合交通系统技术委员会主席,《Transportation Research Part C》、《Transportation Research Part D》、《Networks and Spatial Economics》《Journal of Advanced Transportation》、《Transportation Research Record》等国际期刊审稿人等学术兼职。

主要研究方向包括:交通行为分析,交通需求预测,交通环境,大数据与交通信息,交通仿真与网络分析。在基于轨迹数据的时空行为分析、交通状态估计与预测等方面取得一系列研究成果。在日本、新加坡参与多项GPS轨迹数据分析、路径选择建模、交通系统大型交通仿真平台开发、驾驶行为仿真分析等相关项目。目前主持国家自然科学基金青年基金项目1项,江苏省自然科学基金青年基金项1项,参与省部级以上科研项目7项。迄今,在 Transportation Research 系列,Networks and Spatial EconmomicsTransportation Research Record等交通领域权威SCI期刊发表论文十余篇,

  

教育经历

2011/10-2014/03,名古屋大学(日本),环境学研究科,博士,导师:森川高行

2009/08-2011/07,东南大学,交通学院,硕士,导师:程琳

2004/08-2008/07,东南大学,交通学院,本科

工作经历

2014/08-至今,东南大学,交通学院,讲师,副教授

2014/03-2014/08,名古屋大学(日本),Green Mobility Collaborative Research Center,博士后研究员,合作导师:森川高行教授

2014/10-2015/01Singapore-MIT Alliance for Research and Technology(新加坡),研究助理,合作导师:Prof.Moshe E. Ben-Akiva

2008/08-2009/07,内蒙古准格尔旗第一中学,支教志愿者

  

主持或参加科研项目

【国内项目】

国家自然科学基金青年项目,51608115,考虑活动日程的多模式交通网络广义路径选择建模,2017/1-2019/1220万元,在研,主持;

国家自然科学基金国际合作与交流项目,515110143,低碳化进程中城市多模式交通系统运营关键问题研究,2015/9-2018/8300万元,在研,子课题主持;

江苏省基础研究计划青年基金项目,BK20150613,考虑全天活动链的多模式交通网络下路径选择建模研究,2015/7-2018/620万元,在研主持;

中国工程院重大咨询研究项目课题,中国城市建设可持续发展战略研究,2017/1-2018/12720万元,在研,参加;

国家自然科学基金面上项目,51578150,考虑观测数据随机性的OD矩阵贝叶斯估计方法,2016/1-2018/1265.78万元,在研,参加;

国家自然科学基金青年项目,51508094,快速道路常发性拥堵瓶颈路段限速设计与优化,2016/1-2018/1223万元,在研,参加;

国家自然科学基金青年项目,51508093,城市道路网络的交通安全评价与优化设计方法研究,2016/1-2018/1223.8万元,在研,参加;

【国外项目】

法国米其林公司、丰田公司合作项目:面向电动车与混合动力车的low RR轮胎在实际交通情景下的能耗分析等相关模型开发(译)、2014/04-2014/08,主要研究者,负责交通仿真模块。

新加坡-麻省理工合作研究中心项目:开发新加坡一体化交通仿真平台SimMobility(译)、2013/10-2014/01,参与人员,负责路径选择模型的构建与基于出租车GPS数据的参数估计。

世纪高通公司合作项目:基于出租车GPS数据的交通信息服务(译)、2011/10-2012/04,主要研究者,负责基于GPS数据出行者路径状态感知与路径选择建模。

  

  

代表论著

(1)Li, D. # *, Miwa, T., Morikawa, T. (2016) Modeling time-of-day car use behavior: A Bayesian network approach. Transportation Research Part D: Transport and Environment 47, 54-66.

(2)Li, D.# *, Miwa, T., Morikawa, T., Liu, P. (2016) Incorporating observed and unobserved heterogeneity in route choice analysis with sampled choice sets. Transportation Research Part C: Emerging Technologies 67, 31-46.

(3)Li, D. # *, Miwa, T., Morikawa, T. (2015) Analysis of Vehicles’ Daily Fuel Consumption Frontiers with Long-Term Controller Area Network Data. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 100-109.

(4)Li, D. # *, Miwa T., and Morikawa T., Considering En-Route Choices in Utility-Based Route Choice Modelling. Networks and Spatial Economics, 2014. 14(3-4): p. 581-604.

(5)Li, D. # *, Miwa T., and Morikawa T., Analysis of Car Usage Time Frontiers Incorporating Both Inter-and Intraindividual Variation with GPS Data. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2014. 2413(1): p. 13-23.

(6)Li, D. # *, Miwa T., and Morikawa T., Dynamic Route Choice Behavior Analysis Considering En Route Learning and Choices. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2013. 2383(1): p. 1-9.

(7)Li, D. # *, Miwa T., and Morikawa T., Use of Private Probe Data in Route Choice Analysis to Explore Heterogeneity in Drivers' Familiarity with Origin-Destination Pairs. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2013. 2338(1): p. 20-28.

(8)Li, D. # *, Cheng L., and Ma J., Incident Duration Prediction Based on Latent Gaussian Naive Bayesian classifier. International Journal of Computational Intelligence Systems, 2011. 4(3): p. 345-352.


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