顾子渊

作者:发布时间:2022-03-15浏览次数:235




顾子渊,博士,副研究员。毕业于南京工业大学土木工程专业和东南大学-蒙纳士大学苏州联合研究生院交通工程专业,分别获得学士学位和硕士学位。2015年赴澳大利亚蒙纳士大学土木工程学院,攻读交通工程方向哲学博士学位,师从Meead Saberi教授。2018年跟随导师前往澳大利亚新南威尔士大学土木与环境工程学院,继续攻读交通工程方向哲学博士学位。2019年博士毕业,随后留校2年从事博士后研究员工作。2021年入职东南大学交通学院交通工程系。


主要研究方向包括交通网络建模、宏观基本图理论与模型、微观交通仿真、仿真优化等。迄今为止在以上研究领域公开发表学术论文近30篇,在交通研究顶级SCI/SSCI源期刊TR Part BTR Part C上发表第一作者论文6篇,其中1篇被世界交通学科最高水平理论会议ISTTT22接收,其他多篇SCI/SSCI论文均发表在业内知名刊物上,包括Nature Communications, TR Part ATransportation等。受邀主持IEEE ITSC 2019大会分会场,是10余个SCI/SSCI源期刊以及多个国际重要学术会议审稿人。课程讲授为交通大数据分析。

 

联系方式

南京市江宁区东南大学路2号东南大学交通学院1201

ziyuangu@seu.edu.cngzysqy@163.com

 

教育经历

2015.5-2019.4,新南威尔士大学,土木与环境工程学院,博士学位

2013.9-2015.6,东南大学-蒙纳士大学苏州联合研究生院,双硕士学位

2008.9-2012.6,南京工业大学,土木学院。学士学位

 

工作经历

2021.3至今,东南大学,交通学院,副研究员

2019.1-2020.12,新南威尔士大学,土木与环境工程学院,博士后研究员

 

研究方向

交通网络建模

宏观基本图理论与模型

微观交通仿真

仿真优化

 

科研项目

[1]  国家自然科学基金委员会,青年项目,考虑用户异质性的宏微观一体化停车网络动态建模及差别化停车收费优化方法,2022-012024-1230万元,在研,主持

[2]  国家自然科学基金委员会,重点项目,基于大数据的城市道路交通流模型及仿真控制优化方法,2022-012026-12294万元,在研,专题负责人

[3]  江苏省科学技术厅,青年基金项目,考虑路内停车寻位的多区域宏观基本图模型及停车收费协同优化方法,2021-072024-0620万元,在研,主持

[4]  苏州博宇鑫交通科技有限公司,技术开发项目,H202110506,苏州古城停车大数据分析与数字孪生技术开发,2021-072022-0655万元,在研,主持

[5]  苏州彼立孚数据科技有限公司,技术咨询项目,H202130082,基于雷达数据的交通拥堵识别和预警研究,2021-052022-047.2万元,在研,主持

[6]  澳大利亚悉尼市地方政府,环保创新项目,RG192799,基于众包数据的城市绿化与噪音研究,2019-122020-065000澳元,已结题,主持

[7]  澳大利亚基础设施、交通、区域发展和通信部,智慧城郊项目,SCS69276,综合智慧停车系统:新兴和共享方法,2018-112020-1240万澳元,已结题,参加

[8]  澳大利亚墨尔本市地方政府,交通策略2030子课题,RG173028,交通策略更新背景文件:交通收费,2017-102017-122万澳元,已结题,参加

 

荣誉与获奖

[1]  2021年东南大学至善青年学者

[2]  2021年中国智能交通协会技术发明奖二等奖(排3

[3]  29届智能交通世界大会创新大赛暨第二届“姑苏杯”青年智能交通创新技术应用大赛优胜奖(排2

[4]  2019年新南威尔士大学工程院杰出博士毕业论文

[5]  2019年新南威尔士大学土木与环境工程学院博士后写作奖学金

[6]  2017年蒙纳士大学土木工程学院交通工程专业最佳论文

 

代表论文

[1]Gu, Z., Safarighouzhdi, F., Saberi, M., Rashidi, T.H., 2021. A macro-micro approach to modeling parking. Transportation Research Part B: Methodological 147, 220-244.

[2]Gu, Z., Saberi, M., 2020. Simulation-based optimization of toll pricing in large-scale urban networks using the network fundamental diagram: A cross-comparison of methods. Transportation Research Part C: Emerging Technologies.

[3]Gu, Z., Najmi, A., Saberi, M., Liu, W., Rashidi, T.H., 2020. Macroscopic parking dynamics modeling and optimal real-time pricing considering cruising-for-parking. Transportation Research Part C: Emerging Technologies 118, 102714.

[4]Gu, Z., Saberi, M., 2019. A bi-partitioning approach to congestion pattern recognition in a congested monocentric city. Transportation Research Part C: Emerging Technologies 109, 305-320.

[5]Gu, Z., Waller, S.T., Saberi, M., 2019. Surrogate-based toll optimization in a large-scale heterogeneously congested network. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering 34(8), 1-16.

[6]Gu, Z., Saberi, M., 2019. A simulation-based optimization framework for urban congestion pricing considering travelers’ departure time rescheduling. Proceedings of the 2019 IEEE 22nd International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2019), Auckland, New Zealand.

[7]Gu, Z., Shafiei, S., Liu, Z., Saberi, M., 2018. Optimal distance- and time-dependent area-based pricing with the Network Fundamental Diagram. Transportation Research Part C: Emerging Technologies 95, 1-28.

[8]Gu, Z., Saberi, M., Sarvi, M., Liu, Z., 2018. A big data approach for clustering and calibration of link fundamental diagrams for large-scale network simulation applications. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 94, 151-171.

[9] Gu, Z., Liu, Z., Cheng, Q., Saberi, M., 2018. Congestion pricing practices and public acceptance: A review of evidence. Case Studies on Transport Policy 6(1), 94-101.

[10]Gu, Z., Liu, Z., Shiwakoti, N., Yang, M., 2016. Video-based analysis of school students’ emergency evacuation behavior in earthquakes. International Journal of Disaster Risk Reduction 18, 1-11.

[11]Gu, Z., Saberi, M., Sarvi, M., Liu, Z., 2016. Calibration of Traffic Flow Fundamental Diagrams for Network Simulation Applications: A Two-Stage Clustering Approach. Proceedings of the 2016 IEEE 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2016), Rio de Janeiro, Brazil.