讲座报告主题：通过人工智能和统计学推进智能和可持续交通
专家姓名：吴明健
日期：2025-04-09 时间：10:00
地点：汽车工程研究院224报告厅
主办单位：汽车工程研究院

主讲简介：吴明健博士现为加拿大麦吉尔大学（McGill University）交通工程领域的博士后研究员，其导师是 Dr. Luis Miranda-Moreno。吴明健博士先后获得加拿大阿尔伯塔大学（University of Alberta）交通工程硕士和博士学位，在攻读硕士期间由 Dr. Tae J. Kwon 与 Dr. Karim El-Basyouny 共同指导，攻读博士期间由 Dr. Tae J. Kwon 指导。研究专长：吴明健博士的研究专注于智能与可持续交通，致力于运用先进的数据驱动方法提升交通安全、出行效率和可持续性，主要研究方向是冬季道路表面状况预测、交通安全对策分析、智能交通系统（ITS）设施选址优化以及交通流量估算等领域。他擅长运用统计建模、机器学习、深度学习、地统计学和地理信息系统（GIS）等技术，解决复杂的交通工程问题。

主讲内容简介：随着对更加安全、高效与可持续的交通系统需求日益增长，数据驱动方法在交通行业中的应用也日趋广泛。本次讲座将介绍在人工智能（AI）、地统计学与优化技术交叉领域的最新研究进展，探讨如何通过这些技术构建更加智能且具韧性的交通基础设施。首先将聚焦于冬季路面状况估计方法，这一课题在恶劣天气条件下对于提升道路安全、通行效率及运维可持续性具有关键作用。随后，将探讨道路气象信息系统站点的选址与配置优化问题。通过大规模优化算法与空间分析方法，提出高效的传感器布设策略，以提升数据覆盖率并降低运维成本。此外，还将展示驾驶反馈标志（Driver Feedback Signs, DFS）作为交通安全干预措施的效果评估与城市级部署策略，旨在缓解超速问题并提升道路安全性。最后，将展望未来的研究方向，包括跨学科应用及在建设智慧与可持续出行系统中的持续努力。

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