麻省理工学院交通工程科研项目

MIT交通工程科研组会议室 2017 年12 月1 日-次年3 月31 日,每期时间长度为4 周

- 针对人群 -

欲申请美国名校交通工程、机械工程、计算机科学等工程、设计类 相关专业的高中生、大学生。

- 你将获得 -

极大拓宽学生视野。将有机会与顶尖教授零距离交流,获取该产业第一手现实资料

项目简介

麻省理工学院 · 交通工程(Transportation Engineering)(内容涵盖交通 规划、交通运营、交通管理、交通信息系统、智能交通系统、公共交通系统等 重要课题,涉及数学优化模型、离散分析模型、数据挖掘、机器学习等理论方 法,并包括 Matlab、R、Python 和 Javascript 等数学统计学和计算机编程工 具的应用教学)

科研内容

城市是人类最伟大的发明与最美好的希望,城市的未来将决定人类的未来! 而城市发展,交通先行:城市交通是城市发展的命脉。交通工程、城市设计已 成为的社会经济发展的重要领域。

交通是一个与民生与社会息息相关的应用型交叉学科。此研究模块针对重要 的实际交通问题,从工程学、运筹学、经济学、行为学、计算机科学等多个不 同角度提出理解问题解决问题的思路,其应用领域横跨交通规划、交通运营、 交通管理、交通信息等多个不同环节。科研内容强调理论与实践的结合,引入 Matlab、R、Python、Javascript等多种实用数学建模、数据处理与可视化工 具的指导教学。

交通工程科研项目旨在增强学生对交通问题的认识和对交通学科的兴趣并 培养发现问题理解问题解决问题的科研能力。在理论与实践相结合的教学理念 下,着重提高学生包括数学建模、行为分析、数据挖掘与可视化在内的多种实 用技能。此科研项目强调交通工程不同分支与其他学科的联系与整合,意在培 养学生的开放性思维方式和跨学科的综合思考能力。教学过程中还将穿插麻省 理工学院研究项目的实例介绍与讲解,增强学生对在美国顶尖研究性院校中进 行科研活动的体验和感受。

科研进程

**Section1** 主题: Transportation Systems Analysis & Optimization 课程内容: 介绍基本交通工程理论,着重聚焦于数学优化模型在实际 交通问题中的应用 - Introduction to Transportation Engineering - Traffic Flow Theory - Mathematical Optimization 实践活动: 学会运用 Excel / Matlab 来解决基本的数学优化问题

**Section 2** 主题: Transportation Demand & Economics 课程内容: 介绍经济学在交通工程中的应用,解释供给与需求等经济 学概念,重点介绍交通行为模型 - Externality; Tragedy of the Common; Congestion Pricing - Shared Economy - Travel Behavior, Attitudes and Perception - Discrete Choice Model 实践活动: 学会运用 R 来构建离散选择模型并分析出行调查数据

**Section 3** 主题: New Data & Technology in Transportation 课程内容: 介绍交通工程的最新潮流与前沿科技,重点侧重于交通大 数据的出现和信息技术在交通工程中的应用 - Intelligent Transportation Systems - Big Data in Transportation - Data Mining / Machine Learning Methods and Applications - Future of Transportation Systems 实践活动: 学会运用 Python 进行数据挖掘与可视

  • Henry

    2015

    此刻萌翻京哈德发现自己不行,萨宾啊的人在不再根本不想他所以为的辣么重要