9月6日，美国罗切斯特大学高级研究科学家林磊应邀来我基地进行参观交流，并在信息学院四楼会议室为参会师生做了题为《Predicting Station-level Hourly Demand in a Large-scale Bike-sharing Network: A Graph Convolutional Neural Network Approach》的专题报告。本报告展示林博士的最新研究成果，基于图形卷积神经网络的大规模共享单车网络小时级需求预测。该研究通过建立考虑数据驱动图像过滤器的新型图形卷积神经网络，通过学习站点间隐藏那个的异构成对相关性来预测每个车站的小时级需求；该模型探索了两种不同构架：包含卷积和前馈块的正常构架，和叠加考虑了包含来自长期短期记忆神经网络架构的循环块的改进型构架。专题报告后，林博士与参会师生就“数据与实际需求不符时的数据驱动类研究处理方法”、“基于卷积神经网络的车辆位姿预测”等课题，进行了热烈讨论。该报告内容受到了与会师生的一致好评，基地青年教师与研究生20余人参加了此次学术研讨会。

高级研究科学家林磊做专题报告

专家简介

林磊，美国罗切斯特大学Goergen数据科学学院高级研究科学家。于2015年获得美国纽约州立大学布法罗分校土木工程专业博士学位和计算机科学专业硕士学位。在加盟罗切斯特大学之前，林博士曾于2017-2018年在美国普渡大学-美国交通部智能网联交通研究中心担任副研究员，2015-2017年在美国Conduent/PARC/Xerox公司研究中心担任研究科学家。林磊博士的主要研究方向包括：基于数据驱动的交通大数据、智能网联车、医疗健康和机器学习研究。他发表了超过35篇各类顶级期刊论文和会议论文。