广大师生：
土木与交通学院“砼人飞跃”学术报告交流会将邀请海内外青年才俊，围绕国际科学研究前沿进行探讨和交流，同时为学院师生分享留学深造、科研心路历程、研究经验心得等内容，以开拓师生视野，促进国际交流与合作。本次学术活动安排如下：
一、论坛时间：2017年6月9日（周五）下午
二、论坛地点：交通大楼604会议室
三、论坛议程：
15:00-15:05学院领导致欢迎辞
15:05-16:00孙立君做学术报告、留学及科研经验分享
题目：城市公共交通运营与规划中的数据分析与利用
欢迎广大师生参加！
土木与交通学院
2017年6月6日
附：
报告题目：Harnessing Data Analytics in Urban Public Transport Operation and Planning
城市公共交通运营与规划中的数据分析与利用
报告摘要：
In recent years, the emergence of massive individual-based datasets and advances in informatics and data science have transformed our understanding in a variety of fields in transportation research. It also motivates a new way of data-driven transport approach through conducting extensive analyses and building realistic models. For example, behavior pattern inference from spatial-temporal data set has facilitated the development of urban public transport in both day-to-day operation and long-term planning. However, in a large-scale and highly-congested city, the application of these technologies remains prone to operational pitfalls and obstacles. In this talk, I will present about harnessing various data analytics and computational models to tackle resilience issues in public transport operation and planning, by integrating machine learning, operations research and behavioral economics. I will mainly discuss a typical topic about passenger behavior inference to show the basic concept of combining data analytics and computational models, and illustrate how it can be used to improve the resilience of public transport systems. The presented methodologies can be integrated with an agent-based modeling/simulation framework, and further help plan and evaluate future transportation systems (e.g., on-demand mobility services) for “resilient smart cities”.
近些年，大量个体行为数据的涌现与信息技术和数据科学的进步已经转变了交通科学研究中的方方面面。同时，这些贡献也催使研究者来开展基于数据驱动的交通研究，从基础分析到理论建模。例如，基于时空数据的个体行文模式的识别可以同时帮助公共交通的日常运营与长期规划。本报告主要讨论如何利用公交卡数据与数据分析计算模型来解决城市公共交通运营管理中的可靠性问题。报告将围绕地铁网络中的乘客路径选择问题为出发点，通过这个问题来说明如何利用数据分析来提升公共交通质量。此外，这些模型也可以集成到一个综合性的智能体仿真框架下，进一步帮助“智慧城市”的未来规划与交通系统的评估。
报告人简介：
孙立君本科毕业于清华大学，博士毕业于新加坡国立大学土木与环境工程专业，目前正在美国麻省理工学院媒体实验室(MIT Media Lab)做博士后研究。目前他的研究主要致力于数据驱动的城市系统复杂性与抗毁性研究和大规模智能体建模与仿真，利用现代城市每天产生的海量个体行为数据来实现未来智慧城市的建设。孙立君博士的研究成果曾发表于交叉学科期刊PNAS与城市交通研究领域期刊Transportation Research系列等。他曾在国际会议及研讨会等作报告20余次并为14个SCI/SSCI期刊审稿。
