报告题目：数据驱动的跟驰模型及其应用

报告人：北京交通大学教师 贺正冰博士

时间：5月24日（周四）下午3:00

地点：交运报告厅

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摘要：

车辆跟驰模型是交通流理论等领域的核心与基础。传统交通流模型均使用数学公 式描述车辆的运动过程。随着大数据时代的到来，报告人创造性地提出了完全由数据驱动的车辆跟驰模。该模型具有简单（无公式）、无需标定和假设、可还原重要宏微观交通流现象等特点。

传统缓解交通拥堵的手段主要有匝道控制、交通诱导、可变限速以及需求管理等，鲜有新技术与新方法的突破。报告人道而行之，利用数据驱动的跟驰模型，有目的地引导车辆在到达拥堵点前，慢速行驶，以阻止高密度交通波的传播，为缓解交通拥堵，提供了全新的思路。

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报告人简介：

贺正冰，博士。2011毕业于天津大学，并获得系统工程博士学位，现为北京交通大学讲师，IEEE Access副主编，Journal of ITS专刊编辑。致力于：利用交通流理论与交通工程知识，结合实际（大）数据，通过计算机技术与智能交通手段，解决有实际意义的交通管理问题。

近年来发表各类学术论文近50篇（SCI论文30篇），第一作者论文25篇，通信作者论文11篇，几乎覆盖了所有综合类和智能类交通期刊，在交通流理论、交通大数据、智能交通系统、车联网与无人驾驶技术、交通政策与环境等诸多领域取得了一系列的成果。个人主页 https://zhengbing.weebly.com