学术前沿讲座——智慧城市中的数据驱动方法应用研究案例

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随着移动终端、传感器、物联网和通信技术的迅速发展和普及，城市中的多种系统和服务场景，包括交通、物流、电商、医疗等，都涌现出了多来源、高维度、大体量的数据。由此，各种数据驱动方法在各类智慧城市场景的运营和优化问题中都展现了广泛的应用。在这个报告中,我们简要介绍数据驱动方法在智慧城市场景的几个应用研究案例，包括：1. 描述性数据方法在手机移动支付场景的探索和应用；2. 预测性数据方法在医疗检测和治疗预警场景的模型和应用；以及3. 诊断性数据方法在共享交通平台多目标派单优化场景的算法和应用。

王海，麻省理工学院 (MIT) 运筹学博士，运筹学和交通学双硕士，清华大学土木工程学士，现为新加坡管理大学智能系统与决策优化方向长聘副教授，美国卡内基梅隆大学信息系统与公共政策学院客座授课教授。担任期刊Transportation Science和ServiceScience 副主编, Transportation Research Part B/Part C与Service Science特刊客座主编，Transportation Research Part C/Part E编委，及近100种学术期刊与会议的评审工作。研究并应用运筹学，数据驱动决策方法，机器学习，以及人工智能的方法，进行复杂系统的设计和运营，尤其是智慧城市、交通、物流、电商和医疗系统。著书《Supply and Demand Management in Ride-Sourcing Markets》，多篇论文发表于 Transportation Science, American Economic Review P&P, M&SOM, Transportation Research Part B/C 等期刊。王海获得了国际运筹与管理学会INFORMS交通竞赛第一名，交通物流领域 Chan Wui & Yunyin Rising Star Fellow杰出青年学者，普华永道创新科学研究奖，新加坡管理大学李光前杰出研究奖以及全校青年教师最佳教学奖。王海在麻省理工学院期间曾担任麻省理工学院中国学生学者联合会主席以及中国创新创业论坛主席。

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