第十五期“工学智汇”智能交通研究生学术汇报活动
（院研究生会王镜硕 文/图）2024年11月12日下午，我院第十五期“工学智汇”智能交通研究生学术汇报活动于16幢207教室成功举办。活动特别邀请到乐竞在线注册施俊庆老师与姜伟老师出席并予以指导。本次活动的主讲人为22级智能交通技术学硕研究生谢星、宣前威、邓雅琳、陈斯烨以及叶颖慈。我院智能交通技术、交通运输等专业的部分研究生也积极参与了此次活动。
谢星同学汇报的主题是《基于深度强化学习快速路主动管控方法研究》，针对我国目前快速道路突发事件多为事后处置的问题。其采用 SAC 模型开展研究，旨在通过深度强化学习技术提升快速路的主动管控效能。在模型应用过程中，深入分析 SAC 模型的各项参数与特性，通过模拟训练，使其能够精准地对快速路交通流状况进行感知与判断。与传统管控方法相比，SAC 模型在应对复杂多变的快速路交通场景时展现出独特优势，能够更及时有效地做出管控决策，优化快速路的运行效率。
宣前威同学此次汇报的主题是《基于贝叶斯网络的信号交叉口事故严重程度影响因素分析》。鉴于我国信号交叉口事故频繁发生且背后成因错综复杂的现状，宣前威同学通过构建贝叶斯网络模型深入探究。在构建网络结构阶段，对 k2、BIC 评分以及 BDe 方法展开细致对比，发现 k2 方法于构建贝叶斯网络拓扑结构方面优势显著。其具备的对称性结构在经过简化处理后，更具直观性，十分有利于后续的深入分析工作。在预测效果方面，随机森林与贝叶斯网络二者在预测准确率上呈现出各有所长的态势，不过贝叶斯网络在针对特定节点的事故严重程度推理环节，能够给出极具价值的分析成果。
邓雅琳同学汇报的主题是《分散存储模式下 B2C 配送中心订单分批及拣选路径优化研究》。在 B2C 电商蓬勃发展的当下，配送中心的运营效率对于整个物流环节至关重要。邓雅琳同学的研究聚焦于分散存储模式下的 B2C 配送中心，旨在通过优化订单分批及拣选路径来提升运营效能。 其采用基于禁忌搜索的种子分批算法改进模型展开深入研究。在订单分批环节，该模型能够依据众多复杂的订单信息，进行科学合理的分批，有效减少批次数量并提高每批次的拣选效率。在拣选路径规划方面，借助禁忌搜索算法的优势，避开一些低效的路径选择，精准地规划出最优拣选路径。
陈斯烨同学汇报的主题为《基于 VMD 和改进时频图神经网络的高铁沿线短期风速预测》。高铁运行的安全性与稳定性受沿线气象条件尤其是风速的显著影响。陈斯烨同学着眼于此，采用 VMD（变分模态分解）技术与改进时频图神经网络相结合的创新方法。通过 VMD 将复杂的风速信号分解为多个具有不同特征的模态分量，有效提取出信号中的关键信息，降低数据的复杂性与非平稳性。而后，利用改进时频图神经网络对这些分解后的模态分量进行深度分析与学习，充分发挥该神经网络在处理时频域数据时的强大能力，能够精准捕捉风速数据在时间与频率维度上的变化规律与特征关联。
叶颖慈同学的汇报主题是《沥青混合料损伤开裂愈合行为感知及愈合特性多尺度表征》。在交通基建里，沥青混合料性能决定道路质量与耐久性，其损伤开裂愈合行为极为关键，深入探究并多尺度表征意义重大。虽已有成果，但在精准感知和全面表征方面仍有不足。叶颖慈通过先进感知技术，精确监测量化损伤开裂行为，剖析断裂特性与损伤演化规律，从多尺度探究愈合特性，考量微观到宏观的关联。还建立多维度体系与模型，梳理表面与内部关系，明确沥青类型差异，运用前沿方法识别关键条件与转折点，构建完整表征体系，为沥青混合料优化设计、性能提升和维护管理提供强支撑。
施俊庆老师和姜伟老师对本次活动的主讲人们进行了逐一点评： 第一，谢星同学通过研究得出了一些独特的结论，并针对交通管理与建设等方面提出了具有建设性的建议，研究成果具有一定的应用价值与实践意义，其研究思路清晰，对整体交通领域的深入探索值得肯定。 第二，宣前威同学借助贝叶斯网络监控器，成功地揭示了节点之间的影响与关系，并得出了有价值的结论。其研究内容在过程呈现上较为全面，不过在汇报时缺少对研究意义的深入阐述，并且在模型准确率方面可进一步拓展比较对象，同时对前期数据处理过程也应给予更多说明，以便听众能更好地理解研究的完整性与严谨性。 第三，邓雅琳同学的研究对于降本增效有着积极的推动作用。尤其是在货品量不同的情况下，无论是货品较少还是货品量较大的场景，都能通过特定方法计算实现合理选取，展现出良好的研究深度与广度。然而，汇报篇幅较长，后续可根据时间安排适当精简内容，另外在目标函数的选择上，以费用最短作为目标函数可能比距离最短更贴合实际应用场景与研究目的。 第四，陈斯烨同学的研究相对成熟，鉴于风速对相关领域影响极大，其研究成果具有较强的针对性与实用性。在汇报过程中，应避免使用截图文档的方式展示内容，其模型结果有较大幅度的提升，反映出研究的有效性与创新性。 第五，叶颖慈同学汇报的内容详实且扎实，对研究内容的各个环节都有着深入的剖析与呈现，无论是研究的理论基础还是实践应用方面都展现出较高的水准，体现了严谨的科研态度与深入的研究探索。
