面向随机和数据驱动的逐日出行行为模拟：一套崭新的贝叶斯框架
主讲人：朱政
邀请人：田野副研究员
时间：2020年11月13日（周五）上午10:00
地点：腾讯会议连接： https://meeting.tencent.com/s/KrJ28u5ewy8e
会议 ID：317 833 705
主讲人简介：
朱政博士目前在香港科技大学土木环境工程系担任研究助理教授，他的研究兴趣包括：数据驱动的交通行为研究和模拟，网约车市场分析，马尔科夫决策过程以及强化学习在交通工程中的应用等。朱博士于2012年获得清华大学学士，并分别于2014、2017、以及2018年获得马里兰大学土木环境硕士、统计学硕士、以及土木环境博士。朱博士现已发表超过20篇SCI论文，很多论文被刊登在交通领域顶级期刊（如Transportation Research Part A, C, E, and IEEE transition on ITS）。朱博士曾获得多项荣誉，包括2017年度国家优秀自费留学生奖学金，2017年度马里兰大学工学院优秀研究生，2012年度清华大学优良毕业生。
主讲内容简介：
交通数据的海量增长为理解分析人们的出行行为和对交通系统的影响提供了新的机遇。本研究提出了一套通识的贝叶斯随机交通模拟框架，用以解释和研究随机交通系统的动态变化。这个框架里将交通系统中的需求、供给、以及选择视为随机变量，从而非常适用于基于数据驱动的交通系统研究。于此同时，此框架可以灵活处理不同的出行决策机制。基于这一特点，我们将隐态马尔可夫模型集结于此框架，使其可以同时模拟、监测出行者不同的决策机制，提升出行预测的准确性。本演讲将重点介绍这一贝叶斯框架的概念，统计学基础知识，以及简单的情景算例。
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