软件工程 论文-工程论文

崔志勇，教授，硕士生导师。主要研究方向为交通数据科学、人工智能、数字孪生、交通预测与控制、智能车路协同系统。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。入选国家自然科学基金委优秀青年（海外）基金项目，北航青年拔尖人才支持计划。

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工作经历

2022.03 ～ 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软件工程 论文，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

招生要求：1）身心健康，成绩优秀的相关专业（包括但不限于交通工程、计算机科学、自动化、电子信息工程、车辆工程）；2）对人工智能理论及其在网联自动驾驶车辆、智能交通系统等方向的应用感兴趣，勤于思考、乐于挑战；

招生计划：1）本科实习生，每年2名；2）硕士研究生。请感兴趣的同学发邮件到zhiyongc

buaa.edu.cn

荣誉奖励科研奖

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

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

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

[5]美国华盛顿大学 Data Science Postdoctoral Fellow, 2021

[4]TRB 交通规划应用大会，FellowshipAward, 2021

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

[2]IEEE 国际智慧城市大会 (ISC2), 最佳论文奖（排名第二）, 2020

[1] 美国州公路和运输官员 (AASHTO) 高价值研究奖, 2016

教学奖

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

竞赛奖

[3]TRB AED50 交通预测比赛 (TRANSFOR22)，二等奖, 2022

[2]PacTrans | CSET Region 10 交通大会,最佳学生海报奖, 二等奖软件工程 论文，2019

[1]第三届滴滴算法大赛, 优秀奖, 2018

代表性论文期刊论文

Cui Z, Lin L, Pu Z, Wang Y. (2020) Graph Markov Network for Traffic Forecasting with Missing Data.Transportation Research Part C(ASA TSIG Student Paper Award) (doi:10.1016/j.trc.2020.102671)

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(doi:10.1016/j.trc.2020.102674)

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(doi:10.1016/j.trc.2020.102620)

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(doi:10.1109/TITS.2019.2950416)

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. (doi:10.1061/JTEPBS.0000331)

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 (UrbComp)

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 (UrbComp)

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 (ITSC)