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  • 崔志勇 ( 教授 )

    的个人主页 http://shi.buaa.edu.cn/cuizhiyong/zh_CN/index.htm

  •   教授   博士生导师   硕士生导师
个人简介

崔志勇,教授,博士生导师,入选国家级青年人才项目,北航青年拔尖人才支持计划。主要研究方向为交通数据科学、人工智能、交通预测与控制、智能网联汽车。已在Transportation Research Part C, IEEE Intelligent Transactions on Intelligent Transportation Systems等期刊及会议上发表论文40余篇;担任美国交通研究委员会(TRB)智能交通系统委员会,美国土木工程师协会(ASCE)交通与发展分会(T&DI)人工智能委员会等委员会委员;获IEEE 智能交通系统学会最佳博士论文奖、IEEE 国际智慧城市大会最佳论文奖等奖励。

英文主页:https://zhiyongcui.com/



工作经历

2023.03 ~ 至今          北京航空航天大学,交通科学与工程学院,教授

2022.02 ~ 2023.03    北京航空航天大学,交通科学与工程学院,副教授

2021.04 ~ 2022.02    华盛顿大学,eScience Institute, Data Science Postdoctoral Fellow

2021.03 ~ 2022.02    华盛顿大学,土木与环境工程学院, 博士后研究员



教育背景

2015.09 ~ 2021.03    华盛顿大学,土木与环境工程学院,交通工程,博士

2014.01 ~ 2014.07    国立台湾大学,资讯工程学系,计算机科学,交流

2012.09 ~ 2015.06    北京大学,软件与微电子学院,软件工程,硕士

2008.09 ~ 2012.06    北京航空航天大学,软件学院,软件工程,本科



招生计划

招生计划:1)本科研究实习生,每年2名;2)硕士研究生;3)博士研究生。请感兴趣的同学发邮件至 zhiyongcat.pngbuaa.edu.cn,并附个人简历。

组内条件:良好学习生活氛围,定期一对一科研讨论,多方向研究兴趣小组,支持高性能计算设备。

博士招生:

1)有志于科研,身心健康勤于思考、乐于挑战

2)熟悉深度学习、大模型在时空数据、城市计算、自动驾驶、交通预测与控制等方向的应用,关注人工智能前研理论技术动态

3)具有较好数理基础,具备较强编程能力;

4)具有相关研究经历和论文发表;



主讲课程

北京航空航天大学

  • 《人工智能》| [课程链接] | 2023 秋

  • 《交通大数据技术》2022 秋、2023 春

美国华盛顿大学

  • Transportation Data Management and Visualization| [课程链接] | 2020 冬



代表性成果


中英教材

Machine Learning for Transportation Research and Applications》,Yinhai Wang, Zhiyong Cui, Ruimin Ke, Elsevier,2023

交通数据科学理论与方法》,马晓磊,崔志勇,顾明臣,人民交通出版社,2022


期刊论文

Cui Z, Lin L, Pu Z, Wang Y. (2020) Graph Markov Network for Traffic Forecasting with Missing Data. Transportation Research Part C 

Cui Z, Ke R, Pu Z, Wang Y. (2020) Stacked Bidirectional and Unidirectional LSTM Recurrent Neural Network for Forecasting Network-wide Traffic State with Missing Values. Transportation Research Part C 

Cui Z, Ke R, Pu Z, Ma X, Wang Y. (2020) Learning Traffic as a Graph: A Gated Graph Wavelet Recurrent Neural Network for Network-scale Traffic Prediction. Transportation Research Part C 

Cui Z, Henrickson K, Ke R, Wang Y. (2019) Traffic Graph Convolutional Recurrent Neural Network: A Deep Learning Framework for Network-Scale Traffic Learning and Forecasting. IEEE transaction on Intelligent Transportation Systems 

Cui Z, Henrickson K, Biancardo S, Pu Z, Wang Y. (2019) Establishing a Multi-Source Data Integration Framework for Transportation Data Analytics. Journal of Transportation Engineering, Part A: Systems


会议论文

Cui Z, Tsai M, Zhu M, Yang H, Liu C, Wang Y. (2022) Traffic Performance Score 2.0: Measure Urban Mobility and Online Predict Near-term Traffic like Weather Forecast. Transportation Research Board 101th Annual Meeting

Cui Z, Fu M, Zhu M, Ban X, Wang Y. (2020) Transportation Artificial Intelligence Platform for Traffic Forecasting. Transportation Research Board 99th Annual Meeting

Cui Z, Ke R, Wang Y. (2017) Deep Bidirectional and Unidirectional LSTM Recurrent Neural Network for Network-wide Traffic Speed Prediction. ACM SIGKDD International Workshop on Urban Computing 

Cui Z, Long Y. (2015) Perspectives on Stability and Mobility of Passenger's Travel Behaviour through Smart Card Data. ACM SIGKDD International Workshop on Urban Computing

Cui Z, Yang S W, Tsai H M (2015) A vision-based hierarchical framework for autonomous front-vehicle taillights detection and signal recognition. IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems 



荣誉奖励

科研奖

[1] IEEE 智能交通系统学会,最佳博士论文奖,一等奖 (IEEE ITSS Best Dissertation Award, First Prize),2021

[2] TRB 人工智能委员会,最佳博士论文奖 (TRB AED50 Best Dissertation Award, Honorable Mention),2022

[3] HKSTS 香港交通学会,最佳博士论文奖 (HKSTS Outstanding Dissertation Award cum Gordon Newell Memorial Prize),2022

[4] 美国统计学会 (ASA) ,交通研究分会 (TSIG),最佳学生论文奖,2020

[5] IEEE 国际智慧城市大会 (ISC2),最佳论文奖,2020


教学奖

[1] 美国华盛顿大学,土木与环境工程系,系主任奖 (UW CEE Department Chair's Award),2020



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