姓名：邹亚杰
性别：男
学位：博士
籍贯：湖北
职称：研究员（博士生导师）
E-mail：yajiezou@hotmail.com
所在院系：交通运输工程学院交通工程系
通信地址：上海曹安公路4800号同济大学交通运输工程学院A551（201804）
研究方向：智能网联车辆交通流建模、数据挖掘
【学术研究简介】
2008年毕业于同济大学工程力学专业，获学士学位。2010年、2013年毕业于美国德克萨斯农工大学土木工程系，分别获得交通工程专业硕士、博士学位。2014年1月至2015年8月在美国华盛顿大学土木工程系担任博士后研究员。2015年9月回到同济大学交通运输工程学院工作。
主要研究方向包括驾驶决策行为机理解析、快速道路拥堵致因辨识、交通流运行风险评估与改善。先后主持多项国家和省部级科研课题。在交通领域国际SCI/SSCI期刊上以第一作者/通讯作者发表60余篇论文。获得上海市交通工程学会科学技术二等奖、美国交通研究委员会青年学者论文奖、世界交通运输大会最佳论文奖等。担任国际SCI期刊IET Electrical Systems in Transportation、Journal of Advanced Transportation、IEEE Open Journal of Intelligent Transportation Systems等的编委。
【招生计划】
2024-2025年度招收博士研究生和硕士研究生，研究方向包括智能网联车辆交通流建模、数据挖掘等，欢迎有深入研究兴趣的同学报考博士、硕士研究生。
欢迎联系咨询，发送个人简历至yajiezou@hotmail.com。
【主持纵向科研课题】
国家自然科学基金面上项目，面向自动驾驶环境的快速道路瓶颈路段交通流特性分析与优化方法研究，2020/01-2023/12，主持
国家重点研发计划，港珠澳大桥智能化运维技术集成应用，课题三：智能运行与应急处置关键技术，2019/12-2022/11, 参与
上海市国际科技合作基金项目，城市交通通道行程时间可靠度机理解析与改善研究，2018/10-2020/09，主持
国家重点研发计划，异构交通主体群体协同行为研究，2019/04-2021/03，参与
主持国家自然科学基金青年基金，考虑交通事件影响的城市快速道路行程时间可靠度机理解析及改善研究，2017-2019，主持
上海市青年科技英才扬帆计划，快速道路行程时间可靠度分析，2016-2018，主持
The Pacific Northwest Transportation Consortium（美国联邦交通部第10区大学交通研究中心），Developing a clustering-based empirical Bayes analysis method for hotspot identification，2015-2017，主持（PI）
Southwest Region University Transportation Center （美国西南地区大学交通研究中心），New methodologies for analyzing freeway traffic flow characteristics，2012-2013，主持（PI）
【代表性SCI/SSCI期刊论文】
Zhang, Y., Zou, Y., Zhang, Y., & Wu, L. (2023). Spatiotemporal Interaction Pattern Recognition and Risk Evolution Analysis During Lane Changes. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.
Zou, Y., Zhu, T., Xie, Y., Zhang, Y., & Zhang, Y. (2022). Multivariate analysis of car-following behavior data using a coupled hidden Markov model. Transportation research part C: emerging technologies, 144, 103914.
Yang, X., Zou, Y., & Chen, L. (2022). Operation analysis of freeway mixed traffic flow based on catch-up coordination platoon. Accident Analysis & Prevention, 175, 106780.
Zou, Y., Ye, X., Henrickson, K., Tang, J., ＆ Wang, Y. (2018). Jointly analyzing freeway traffic incident clearance and response time using a copula-based approach. Transportation research part C: emerging technologies, 86, 171-182.
Zou, Y., ＆ Zhang, Y. (2016). A copula-based approach to accommodate the dependence among microscopic traffic variables. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 70, 53-68.
