大数据驱动的城市群综合交通管理与决策平台研究方向

主要任务：面向国家新型城镇化和促进城市群发展的重大战略需求，基于跨区域、多模式的综合交通大数据，着重研究综合交通客货运需求生成机理、演化规律与预测方法、综合交通规划技术和城市群综合交通与土地协调发展技术，提升基于大数据的决策和管理支撑能力。

研究内容：

1) 城市及城市群区域功能、空间布局与交通出行需求的内在作用机理分析方法研究；

2) 数据驱动的综合交通客货运需求预测分析技术研究；

3) 城市及城市群综合交通需求诱导、管理与控制策略研究；

4) 基于大数据的综合交通枢纽布局优化与客流协同组织技术研究；

5) 基于大数据的人口流动、社会经济发展、交通环境与综合交通互动机理分析方法研究；

6) 面向绿色出行的土地开发和产业布局决策优化技术研究；

7) 城市群交通环境影响评价技术及容量评估模型研究；

8) 跨部门多源、多方式大数据驱动型交通态势推演技术研究；

9) 面向综合交通运输体网络的物流服务模式规划技术研究；

10)跨运输方式的货物运输信息交换、共享与发布机制及技术研究；

11)综合交通枢纽布局及客货流协同组织优化技术研究；

12)多维大数据协同作用下政策实施效果推演及评估技术研究。

科研队伍骨干：闫学东教授、贾斌教授、四兵锋教授、陈旭梅教授、袁振洲教授、王江锋副教授、马路副教授、魏丽英副教授、张晓东副教授等。

本方向研究人员13名，其中教授5名，副教授4名，讲师4名，10人具有博士学位。10名成员具有国外留学经历。本研究方向以大数据驱动的交通状态感知、态势推演与智能决策技术为对象，依托社会生产与科研需求，服务交通与经济建设实践，致力于解决综合交通运输指挥决策中的关键科学问题。