7月3日上午，北京交通大学系统科学学院张金雷副教授应邀来院开展学术交流，以“基于深度学习的城市轨道交通常态与非常态短时客流预测”为题做学术报告，60余名师生在科技楼1423室参加了报告会。报告会由交通学院副院长温少芳教授主持。

张金雷副教授首先从网络级短时进站流预测、网络级短时OD流预测、基于计算机视觉的短时站内客流预测方法、基于计算图的路径行程时间估计及短时断面流获取等四个方面介绍了城市轨道交通常态客流预留方法。随后，他结合节假日短时进站流预测、大型活动期间短时进站流预测、疫情期间短时进站流预测等三种情况介绍了城市轨道交通非常态客流的预测方法。最后，介绍了以轨道交通为骨干的多模式交通短时客流预测方法及未来研究方向。

报告结束后，张金雷老师就在场师生提出的网红城市客流突增情况下的客流预测、短时客流预测的未来发展与应用等问题进行深入交流。此次报告会让大家加深了对城市轨道交通短时客流预测的理解，也拓宽了知识视野，开阔了科研思路。

供稿：马劲超