西南交通大学​​经济管理学院2017级硕士研究生袁韵在导师指导下与国内外多名教授共同合作研究，于伦敦时间2020年4月29日在国际顶级期刊《自然》（Nature）在线发表论文《人口流动驱动新冠肺炎疫情在全国的时空分布》（Population Flow Drives Spatio-Temporal Distribution of COVID-19 in China）。该论文构建了“人口流动-风险源模型”，模型能利用有关人口流动的匿名整合数据准确预测新冠肺炎疫情的扩散时间和地域分布，便于决策者进行有效地风险评估和资源分配。在开发该模型时，研究人员基于匿名移动电话位移数据，对在2020年1月1日至1月24日期间武汉流出或途经武汉的11478484人次进行了分析，这些人口迁移至全国31个省的296个地级市。他们的研究显示，湖北省的封城举措是非常正确的，它能及时控制传染源的传播，有效降低了各地疫情的风险。此外，研究人员发现，根据2020年2月19日武汉外流人口的分布，能够准确预测到全国新冠病毒感染者的相关频率和地理位置分布。此外，通过“人口流动-风险源模型”衍生出的一个疫情发展的基准趋势和一个指数，可以用来评估随着时间的推移不同地区新冠病毒传播的风险。与大多数流行病学预测模型不同的是，他们团队构建的模型基于人口的实际流动情况来预测疫情的地域分布和传播趋势。对于新冠肺炎疫情，该模型至少提前一周预测了全国范围内的病例感染情况和地理分布。团队的研究结果能够对各地疫情风险的大小进行预警，并探测出社区传播严重的地区，在疫情发展的早期为相关部门提供决策依据，以便其能够及时采取应急措施。论文作者在摘要中提到，任何国家的决策者都可以使用这种方法，利用现有的人口流动数据进行快速而准确的风险评估，并在疫情爆发之前规划有限的资源分配。本文的作者之一，美国耶鲁大学教授尼古拉斯·克里斯塔斯基称：“这项研究结果揭示了中国有关新冠病毒案例报告的准确性，从不同来源获得的完全不同的信息（移动通信显示的人口流动）可以很好地预测病例数，这符合流行病学的预期（至少在2月19日之前）。”该项研究发布后，国际上有BBC等30多个新闻媒体报道，国内媒体也有许多报道，其中，央视国际电视CGTN、中国日报、中国科学报、环球时报、文汇报、中新网等政府官方媒体都强调了这项研究对于疫情防控的重要意义。除了文章本身的学术贡献之外，该项研究也表明，中国的疫情研究是国际合作并且是公开透明的：论文于2020年2月18日提交至世界权威学术期刊《自然》并传递给相关的国际机构，第一时间与世界分享了我国抗击疫情的经验。此外，通过论文可以看出，我国武汉以外的疫情数据是有时空规律的，与第三方的手机流动性数据完全契合，以学术证据反驳了国际上的某些谣言和诽谤。

本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛，结构复杂， 且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点，构建了高性能综合能源 数据分析平台，提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法，并将 其应用于智慧城市建设。 项目特色：  统一高效的综合能源数据存储与计算服务平台，实现数据共享 和业务融合；  综合考虑用户的用电行为、用户间关联关系、时间、日期对用 户能源需求的影响进行建模；  融合分析用户多类能源的综合用电需求，并采用基于隐变量的 聚类算法在隐含用电需求空间中对用户进行聚类。市场应用前景： 建成统一高效的综合能源数据存储与计算服务平台，实现天津城 市电网结构化数据、非结构化数据、采集量测数据的统一存储，提出 的多因素能源使用特性细粒度分析框架，精细刻画用户的能源使用特 性，比传统方法具有更加丰富的涵义和可解释性。成果有效支撑天津 城市电网“十三五”期间的存储需求。为我国智慧城市综合能源数据 分析领域的技术进步发挥了巨大的推动作用

传统无信号控制环形交叉口适应于流量较小的交叉口，当流量增加时，往往成为城 市交通拥阻的主要发生地之一，国内大量环形交叉口面临改造问题。 本成果基于杨晓光教授首先提出并践行的“环形交叉口左转二次控制理论”，对环 形交叉口在空间上和时间上形成了优化设计技术，包括机动车交通和慢行交通空间设计 与信号控制技术，以及非常规环形交叉口的布局设计；以及信号控制中的主要参数相位 相序、绿灯时间、相位损失时间的计算方法。 成果给出了信号控制环形交叉口通行能力关键影响因素间的定量关系，可以最佳确 定绿灯间隔时间、环道左转容量等参数。并提出了信号控制环形交叉口直行与左转通行 能力的计算方法，在此基础上，可计算分析信号周期、中心岛半径与环形交叉口通行能 力的最佳组合。 本成果的应用将规范各类环形交叉口的交通秩序，改善城市交通面貌；极大地提高 环形交叉口的通行效率，缓解城市道路交通压力；避免对环形交叉口进行无谓改造，节 省城市建设资金，减少对城市环境等的破坏。

目前现有方法通过对常规模型算法的修改，或引入诸多约束条件, 或对先验模型的简单概化、或通过学习（非生物）的方法获取先验知 识参与重建等，以解决时空超分辨率图像重建的求解病态或不适定问 题，仍不同程度地存在着一定的局限性。本项研究受蝇类视觉系统的 启发，与以往研究策略和角度不同，首先，有别于目前面向图像或视 频全域的时空超分辨率信息处理模式，基于生物视觉对感兴趣区域或 目标物体的注意机制，构建多序列图像的时空超分辨率仿蝇重建信息 处理系统模式。其次，通过超视锐度机理、大小场景系统、以及“共 

研究背景及挑战:高精度无缝位置服务是智慧生活的关键技术之一, 也是实现以人为中心的智能情境感知技术基础。然而, 复杂城市峡谷(高楼、天桥、隧道)地区连续导航、室内外高精度无缝定位由于卫星信号频繁受到阻隔、室内布局动态变化等因素,实现连续高精度全空间定位存在诸多挑战。本科研团队研究内容:基于团队在 Wi-Fi, ZigBee, INS、图像、超声波、声音、RFID 等多种定位技术科研成果,研发高精度、低功耗、低成本、易部署的多源融合定位云平台,提供全时空位置服务及用户行为挖掘服务平台。融合定位云平台体系框架全时空定位服务平台上下文突破弹性导航软硬件架构及理论体系基于因子图多源融合定位算法科研基础:国家重点研发计划项目“自适应导航软硬件技术”、高精度高鲁棒性室内定位关键技术及装置研究(863)、无线传感网络定位技术研究(NSFC)、基于众包和群智计算的室内无线定位理论和方法 (NSFC)、自适应室内无线信号变化的低代价高精度定位技术研究(NSFC)等项目的支持下,已完成全时空融合定位云平台,以及用户行为挖掘大数据平台建设。 科研成果:1中国卫星导航定位科技进步一等奖2 获UbiComp交通模式识别比赛冠军3获阿里巴巴天池世界比赛冠军4 制定国家实时定位标准6项5 发表中科院一区顶级SCI期刊论文 10 篇6 获得国家发明专利授权 20项,申请国家发明专利 32项7 国际 IPIN2016 室内定位比赛第3名 成果应用案例:华为、三星、中国电信集成、华大电子、22所等

研究背景及挑战: 高精度无缝位置服务是智慧生活的关键技术之一, 也是实现以人为中心的智能情境感知技术基础。然而, 复杂城市峡谷(高楼、天桥、隧道)地区连续导航、室内外高精度无缝定位由于卫星信号频繁受到阻隔、室内布局动态变化等因素,实现连续高精度全空间定位存在诸多挑战。 本科研团队研究内容: 基于团队在 Wi-Fi, ZigBee, INS、图像、超声波、声音、RFID 等多种定位技术科研成果,研发高精度、低功耗、低成本、易部署的多源融合定位云平台,提供全时空位置服务及用户行为挖掘服务平台。 融合定位云平台体系框架 全时空定位服务平台上下文 突破弹性导航软硬件架构及理论体系 基于因子图多源融合定位算法 科研基础: 国家重点研发计划项目“自适应导航软硬件技术”、高精度高鲁棒性室内定位关键技术及装置研究(863)、无线传感网络定位技术研究(NSFC)、基于众包和群智计算的室内无线定位理论和方法 (NSFC)、自适应室内无线信号变化的低代价高精度定位技术研究(NSFC)等项目的支持下,已完成全时空融合定位云平台,以及用户行为挖掘大数据平台建设。   科研成果: 1中国卫星导航定位科技进步一等奖 2 获UbiComp交通模式识别比赛冠军 3获阿里巴巴天池世界比赛冠军 4 制定国家实时定位标准6项 5 发表中科院一区顶级SCI期刊论文 10 篇 6 获得国家发明专利授权 20项,申请国家发明专利 32项 7 国际 IPIN2016 室内定位比赛第3名   成果应用案例: 华为、三星、中国电信集成、华大电子、22所等

本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。

反应-扩散-对流方程是生物、物理及化学等科学领域中常用的、成功的数学模型，特别是用来描述种群在对流环境中的传播现象。除了具有深刻的应用背景之外，在反应扩散方程的数学研究中也不断提出新的有挑战的问题，因此关于反应扩散方程的研究一直是偏微分方程的热点之一。 我们解决两个方面的问题：(1)种群的传播会受到时间周期环境(比如季节)和对流环境的影响，产生丰富的现象(比如种群的迁移)，第一个问题就是在时间周期环境中，结合种群的迁移现象设定新的合理的方程和自由边界条件，研究反应-扩散-对流方程的自由边界问题，揭示时间周期环境对种群传播的影响机制。(2)种群在向新领域传播的时候，往往受到空间位置(如有些地方的温度、水资源分布不均匀)和对流环境的影响，产生复杂的现象, 所以第二个问题就是在空间周期环境和对流环境中，针对单稳定和双稳定非线性项，分析空间因素对反应-扩散-对流方程解和自由边界渐近行为的影响，当自由边界扩张时，给出扩张前锋的渐近形状和渐近速度的精确估计,并给出空间周期环境中种群传播现象的理论依据。 该研究已获国家自然基金委立项支持。

本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源 需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需 求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支 持。 项目特色：  面向综合能源时空数据的需求分析和预测可以根据历史数据， 结合地理区域的相互关系来预测给定时间范围和空间位置的 能源需求。  针对综合能源的特性，项目提出了联合学习和迁移学习的思想 对模型进行训练。同时优化不同区域中多种类型能源的联合预 测模型，将已有模型的结果迁移到训练集数据不足的模型中， 提高能源用量预测的准确率。  面向智慧城市的综合能源信息应用服务场景，并利用 GIS 技术 实现配电网分析和用户用电特性分析的可视化。

本发明公开了一种基于道路时空关联关系的路段行程时间推断方法，包括步骤 1:基于交叉口运行 状态对路段行程时间交通数据进行统计;步骤 2:基于通行模式周期性提取目标路段与邻接路段之间的 特征关系;步骤 3:基于三层神经网络模型对目标路段行程时间进行预测。本发明针对已有方法在数据 缺失情况下对路段行程时间估计的不足，利用路段行程时间交通大数据对目标路段行程时间进行推断， 解决了由于数据稀疏而不能推断行程时间的问题，最后利用武汉市浮动车 GPS 历史数据进行了验证， 结果证明了本方法的有效性。