2023年3月3日，余向华、章宇凯、沈楼涛同学的博士\硕士论文答辩于下午两点在安中大楼B334顺利举行。此次答辩委员会（仅针对博士答辩）主席为王殿海教授，答辩委员有董红昭教授、王亦兵教授、陈喜群教授、金盛教授以及朱政百人计划研究员。
余向华师从王亦冰教授，主要研究了快速路汇流瓶颈通行能力陡降条件下的协同匝道控制与可变限速控制问题，探讨通行能力陡降对匝道控制和可变限速控制性能的影响以及两种控制手段的效应机理。此外，宏观交通流模型是评价交通流控制策略有效性的核心基础和重要手段，本文提出快速路复杂交通流宏观建模通用方法和研究参考框架，构建充分再现通行能力陡降的交通流模型，提高建模精度与可信性。
章宇凯师从祁宏生副教授。城市中的交叉口溢出会造成交通大规模堵塞，为定量化分析交通溢出对宏观基本图产生的影响，其论文基于SUMO仿真平台，构建路网中多个交叉口发生溢出的复杂溢出场景。从模型适用性、稳定性和溢出演化趋势等方面展开研究。基于约束条件下高斯过程模型，实现溢出场景下宏观基本图自适应估计。并提出一种结合GCN和LSTM的溢出预测模型，实现对溢出信息的分钟级预测。最后，提出一种基于增加全红时间的溢出控制策略。
沈楼涛师从陈喜群教授。其主要研究内容为：基于交通工程理论知识与深度学习方法，提出若干面向地铁的OD客流预测模型：（1）将深度学习模型与交通机理模型相融合，提出一种结合时序卷积自编码器与改进重力模型的融合OD预测模型。（2）针对CNN无法提取远距离空间特征的问题，提出异构数据特征提取机模型来完成对OD矩阵全空间相关性的提取，并完成更加精准的预测。（3）面对OD矩阵组织数据存在的不足以及研究粒度的缺陷，构建了基于超图学习理论的时空动态注意力多超图网络，从多视角多广度动态自适应地学习数据间的关联性。
答辩委员会认真听取了各位同学对于研究工作的讲解以及针对相关问题的解答，经过最终商议，答辩委员会同意余向华、章宇凯以及沈楼涛通过答辩。智能交通研究所在此予以祝贺！