特别消息：
大会注册通道已经开通，请参考美洲交通大学校友会总会官方网站 （2022 Reunion Summit – 美洲交通大学校友总会 (ctuaaa.org)）
--------------------------------------活动详情--------------------------------------
交通规划部门一直希望理解交通网络公司（例如Uber）的不载客车辆对城市交通系统的影响。但是Uber公司的私有性质决定其仅向大众披露宏观的汇总数据，而不会分享其乘客或者司机的个体层次的信息。
由于并非所有的地方政府都可以通过立法来强制Uber提交其所感兴趣的数据，因此研究如何充分利用所有可以公开获取的信息来理解不载客Uber车辆的特征和运行规律是一个有意义的研究课题。该研究通过Uber官方网站来实时采集空闲司机的位置信息，并以此构建空闲车辆的完整时空轨迹。
基于轨迹数据，本研究提出时变二部图来描述Uber司机及潜在乘客之间的动态变化关系。通过对佛罗里达州两个中等城市的数据进行分析，本研究系统论证了这些车辆轨迹数据对交通系统管理的潜在影响。
--------------------------------------嘉宾介绍--------------------------------------
孙延硕博士现任佛罗里达州立大学FAMU-FSU联合工程学院工业工程系助理教授。他的研究专长为多模式交通运输系统的大规模优化算法。他目前主持两项美国国家自然科学基金项目以及一项佛罗里达运输部项目。他已发表了涉及多个交通研究方向共30余篇期刊论文。孙博士于美国马里兰大学取得交通运输工程专业博士学位。
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