关于我
About me
我的研究探索城市大数据分析与人工智能的交叉领域。
具体来说，目前以深圳市“9·7暴雨”事件为例，利用手机信令分析约100万匿名用户的出行模式，开发了一种基于居民出行扰动的住区脆弱性评估方法，并构建住区脆弱性影响因素诊断预测模型，揭示灾害中的时空动态特征。旨在为城市防灾与治理提供数据驱动的解决方案，助力构建安全、韧性与智慧的城市环境。
研究成果
我的研究热情源于通过大数据和人工智能推动城市规划治理与灾害管理的创新，并将其应用于现实世界的挑战，始终秉持严谨的分析，追求深远的实际影响。
研究特色
除了深入研究城市韧性与大数据交汇的学术探索，我还将研究复刻为一个操作简洁的韧性诊断可视化平台——只需上传住区的边界和属性特征，即可生成稳定且学习效果最佳的模型结果——以此助力数据驱动的城市治理创新。
通过交互式地图和SHAP色带可视化，决策者可以直观了解城市住区所受影响在洪涝灾害中的时空动态特征。这一平台不仅增强了研究成果的可视化表达，还为智能城市规划和防灾策略提供了高效实用的工具，体现了我的研究热情与技术应用的结合。
研究计划
我将基于当前工作，聚焦于利用大数据与人工智能技术推动智慧城市的规划治理。
按照技术路线图，我计划通过细分居民出行活动类型，从点（住区）、线（道路交通）、面（生活圈）三个维度，对城市系统韧性进行全面研究。
基于深圳案例研究，可以将研究扩展至其他城市，开发包括暴雨、洪涝、风暴潮、高温等在内的复合灾害韧性的综合评估方法，为韧性与智慧城市的发展提供科学理论支持。
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