个人简介
博士，上海人工智能实验室青年研究员。 博士，毕业于浙江大学。曾任英国帝国理工交通研究中心访问学者，现任上海人工智能实验室助理研究员。曾参与多项国家自然科学基金课题及“杭州城市大脑”智慧交通等科研项目，并担任多个国际会议审稿人。在智能交通、大数据及智慧城市等领域发表学术论文近10篇。主要研究方向包括数据要素化、数据交易与定价、复杂系统机理建模及资源优化配置等。
博士毕业于浙江大学，曾于英国帝国理工交通研究中心做访问学者。研究领域包括数据要素化、智能交通系统、交通流理论及建模等，致力于多方博弈下的数据交易与定价建模，大数据驱动的城市交通状态描述与分析，复杂城市路网交通流建模与预测等研究。参与多项国家自然科学基金课题及“杭州城市大脑”智慧交通等科研项目。兼任TRB (Transportation Research Board) Annual Meeting等国际会议审稿人。
2022年博士毕业于浙江大学，师从王殿海教授，2020-2022年英国帝国理工交通研究中心联合培养博士生，师从Ochieng院士。2017年毕业于浙江大学，主修土木工程，辅修法学。2013年至今，曾先后在浙江大学、约克大学、多伦多大学、渥太华大学、西安大略、女王大学、东京大学、早稻田大学、英国帝国理工学院等学习和交流。主要研究方向包括数据要素化、数据交易与定价、复杂系统机理建模及资源优化配置等。在智能交通、大数据及智慧城市等领域发表学术论文近10篇。参与多项国家自然科学基金课题及“杭州城市大脑”智慧交通等科研项目。在Transportation Research Part C, Journal of Urban Planning and Development, Physica A等国际期刊发表SCI检索论文8篇，EI检索论文1篇，申请国家发明专利6项，软件著作权2项。兼任TRB (Transportation Research Board) Annual Meeting, IEEE ACCESS等国际会议、SCI期刊审稿人。受国家留学基金委资助公派交流。
教育经历
| 2017.09-2022.06 | 博士 | 浙江大学 | 交通工程 | 绩点 92.2/100 排名 3/53 |
| 2020.12-2022.05 | 联培 | 帝国理工学院 | 交通工程 | 联合培养博士研究生 国家留学基金委资助 |
| 2013.09-2017.06 | 学士 | 浙江大学 | 土木工程 | 绩点 3.72/4.0 保送研究生 |
| 2013.09-2017.06 | 辅修 | 浙江大学 | 法学 | 绩点 3.78/4.0 辅修毕业 |
| 2019.08 | 交流 | 东京大学, 早稻田大学 | 交通工程 | 专业学术报告 & 学科交流 |
| 2018.08 | 交流 | 多伦多大学, 渥太华大学等 | 交通工程 | 专业学术报告 & 学科交流 |
| 2014.01-2014.02 | 交流 | 约克大学 | 土木工程 | 学科讲座 & 当地文化交流 |
研究领域
- 城市交通系统分析
- 城市交通流状态分析
- 交通流建模
- 智能交通
代表性论文
- Y. Yu, Y. Cui, J. Zeng, C. He, and D. Wang, “Identifying traffic clusters in urban networks based on graph theory using license plate recognition data,” Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, vol. 591, p. 126750, 2022, doi: 10.1016/j.physa.2021.126750.
- J. Zeng, Y. Yu, Y. Chen, D. Yang, L. Zhang, and D. Wang, “Trajectory-as-a-Sequence: A novel travel mode identification framework,” Transportation Research Part C: Emerging Technologies, vol. 146, p. 103957, Jan. 2023, doi: 10.1016/j.trc.2022.103957.
- H. Qi, Y. Yu, Q. Tang, and X. Hu, “Intersection traffic deadlock formation and its probability: A petri net-based modeling approach,” IET Intelligent Transport Systems, vol. n/a, no. n/a, doi: 10.1049/itr2.12210.
- C. He, D. Wang, Y. Yu, and Z. Cai, “A Hybrid Deep Learning Model for Link Dynamic Vehicle Count Forecasting with Bayesian Optimization,” Journal of Advanced Transportation, vol. 2023, p. e5070504, Feb. 2023, doi: 10.1155/2023/5070504.
- Y. Cui, Y. Yu, Z. Cai, and D. Wang, “Optimizing Road Network Density Considering Automobile Traffic Efficiency: Theoretical Approach,” J. Urban Plann. Dev., vol. 148, no. 1, p. 04021062, Mar. 2022, doi: 10.1061/(ASCE)UP.1943-5444.0000780.
- 俞怡, 《基于车牌识别数据的城市交通状态评价方法》, 博士, 浙江大学, 2022. doi: 10.27461/d.cnki.gzjdx.2022.001365.
- 俞怡, 曾佳棋和王殿海, 《基于数据采样方法的城市道路自由流行程时间估计》, 浙江大学学报(工学版), 卷 56, 期 06, 页 1241–1248, 2022.