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北京航空航天大学

任毅龙,男,北京航空航天大学教授。

人物简历

工作经历

[1].2021.7 -- 至今

北京航空航天大学 交通科学与工程学院 副教授

[2].2017.8 -- 2021.7

北京航空航天大学 交通科学与工程学院 讲师

研究方向

[1] 交通控制与仿真

[2] 车路协同

[3] 交通大数据

获奖情况

1、2018国家科技进步奖二等奖,大范围路网交通协同感知与联动控制关键技术及应用;

2、2019中国交通运输协会科技进步一等奖,城市智慧场站交通运行管控关键技术与应用;

3、2021中国智能交通协会科技进步二等奖,端云融合的涉车大数据分析与安全防控关键技术与应用;

科研项目

1、国家重点研发计划课题 IVIS测试评估体系及方法研究,2019/03 -2021/12;

2、国际合作项目 智能交通交通系统的协同控制与服务技术,2019/07-2021/12;

3、国家青年基金 不完全车路协同环境下的交叉口群自洽控制研究,2020/01-2022/12;

4、国家科技支撑,基于数据驱动的交通信号智能联网联控技术研究,2014/01-2016/12;

5、国家863课题,空地协同交通状态感知与应急指挥,2012/03 -2014/12;

6、国家863课题,区域交通信号控制系统在线仿真与评测,2012/01 -2013/12;

7、国家863课题,国家干线公路网交通状态评估指标体系研究,2012/03 -2014/12;

学术成果

1、"TBSM: A traffic burst-sensitive model for short-term prediction under special events.(2022).Knowledge-Based Systems.(SCI, TOP Q1)

2、Connected and Automated Vehicles Platoon Maintenance Under Communications Failures.(2022).Vehicular Communications.(SCI, TOP Q1)

3、RFAP: A Revocable Fine-Grained Access Control Mechanism for Autonomous Vehicle Platoon.(2021)IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.(SCI, TOP Q1)

5、An RSU Deployment Strategy based on Traffic Demand in Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs).(2021)IEEE Internet of Things. (SCI , TOP Q1)


4、Reputation-Based Reverse Combination Auction Incentive Method to Encourage Vehicles to Par-ticipate in the VCS System.(2021) IEEE Transactions On Network Science and Engineering. (SCI)

5、A node optimization model based on the spatiotemporal characteristics of the road network for urban traffic mobile crowd sensing.(2021).Vehicular Communications.(SCI, TOP Q1)

6、Influential factors of red-light running at signalized intersection and prediction using a rare events logistic regression model[J]. Accident analysis and prevention, 2016, 95(Pt A):266.(SCI,TOP Q1)

7、An Adaptive Signal Control Scheme to Prevent Intersection Traffic Blockage[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2016, PP(99):1-10.(SCI, TOP Q1)

8、Red-Light-Running Influential Factors and Frequency Estimation at Signalized Intersections based on High-Resolution Traffic and Signal Data[J]. Accident Analysis & Prevention, 2016 (SCI,TOP Q1)

9、A Special Event-based K-nearest Neighbor Model for Short-term Traffic State Prediction [J]. 2019, 7: 81717-81729. (SCI Q1)

10、Short-Term Traffic State Prediction Based on the Spatiotemporal Features of Critical Road Sections [J]. 2018, 18, (7): 2287. (SCI Q1)[1]

参考资料