所获荣誉
中国智能交通协会科学技术奖-基于云环境的城市综合交通信息集成与服务关键技术及应用-一等奖
中国地理信息产业协会科技进步奖-群体行为时空计算关键技术及城市治理应用-一等奖
广东省技术发明奖-城市交通感知融合与智能推演技术及应用-二等奖
深圳市技术发明奖-城市交通感知融合与智能推演技术及应用-二等奖
科研成果
项目
深圳市科技重大专项，KJZD20230923114109017，重202324118 面向城市智慧治理的低功耗类脑计算系统关键技术研发，2024/01-至今，项目负责人
国家重点研发计划，2023YFC3321600，粤港澳大湾区口岸高效通关与风险预警技术研究及应用示范，2023/11-至今，课题负责人
深圳市承接国家重大科技项目，CJGJZD20210408091600002，深圳市“承接‘城市大数据三元空间协同计算理论与方法’之‘基于人机融合的群智认知理论与方法’与‘智能城市服务平台与应用验证’的产业化应用研究”，2022/01至今，项目负责人
深圳市科创委应用示范项目，KJYY20180717151006635，示范（安）：新一代基于云平台的智能安全用电远程监控技术应用示范，2018/12-2020/12，已验收，参与单位负责人
深圳市科创委应用示范项目，KJYY20170412144902432，应用大数据巡检的消防云城监控平台应用示范，2017/09-2019/09，参与单位负责人
深圳市科创委计划，KQCX2015040111035011，基于城市大数据的移动行为分析及智能交通应用研究，2015/09-2017/09，项目负责人
国家重点基础研究计划(973计划)，2015CB352400、城市大数据三元空间协同计算理论与方法、2015/01-2019/12，1500万元，已验收、青年骨干
深圳市科创委创业资助项目，CYZZ20150403111012661，城市大数据分析平台及服务，2015/09/01-2017/08/31，项目负责人
深圳市发改委新一代信息技术产业专项，深圳市北斗位置服务技术工程实验室，2013.1-2014.12，实验室副主任
论文
1)Sun L, Zhao J, Zhang J, et al. Activity-based individual travel regularity exploring with entropy-space K-means clustering using smart card data[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2024, 636: 129522.
2)Wang G, He S, Jiang L, et al. FairMove: A Data-Driven Vehicle Displacement System for Jointly Optimizing Profit Efficiency and Fairness of Electric For-Hire Vehicles[J]. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2023.
3)Guo B, Li M, Zhou M, et al. A new anomalous travel demand prediction method combining Markov model and complex network model[J]. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 2023, 619: 128697.
4)Ou J, Sun J, Zhu Y, et al. STP-TrellisNets+: Spatial-temporal parallel TrellisNets for multi-step metro station passenger flow prediction[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2022.
5)Zhao J, Zhang L, Ye K, et al. GLTC: A metro passenger identification method across AFC data and sparse wifi data[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2022, 23(10): 18337-18351.
6)Guo B, Yang H, Zhou H, et al. Understanding individual and collective human mobility patterns in twelve crowding events occurred in Shenzhen[J]. Sustainable Cities and Society, 2022, 81: 103856.
7)Wang K, Guo B, Yang H, et al. A semi-supervised co-training model for predicting passenger flow change in expanding subways[J]. Expert Systems with Applications, 2022, 209: 118310.
8)Zhang J, Liu X, Tan X, et al. Nighttime vitality and its relationship to urban diversity: an exploratory analysis in Shenzhen, China[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2021, 15: 309-322.
9)Fang Z, Yang G, Zhang D, et al. MoCha: Large-scale driving pattern characterization for usage-based insurance[C]//Proceedings of the 27th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery & Data Mining. 2021: 2849-2857.
10)Wang C, Song Y, Wei Y, et al. Towards minimum fleet for ridesharing-aware mobility-on-demand systems[C]//IEEE INFOCOM 2021-IEEE Conference on Computer Communications. IEEE, 2021: 1-10.
