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本人现任同济大学特聘研究员、硕、博士生导师，上海市领军人才（海外）青年人才。研究方向为城市轨道交通线网规划与设计、城市轨道交通客流预测理论与方法，主要的代表性成果为乘客出发时刻选择与路径选择互动的城市轨道交通动态客流分配模型。以第一/通讯作者发表了学术论文12篇（其中SCI论文4篇，EI论文3篇），发表期刊包括IEEE Transactions on Intelligent TransportationSystems（JCR交通科技分区Top 5）等知名期刊，多次出席TRB、ETC、CICTP、COMPRAIL、UTSG等国际学术会议进行汇报和论文展示，并参与“十二五”国家科技支撑计划、上海市自然科学基金、上海市科委科技攻关计划等8项科研项目。现任英国高等教育学会会士（Fellow of Higher Education Academy，FHEA）, 世界交通学会（World Conference on Transport Research Society, WCTRS）铁路交通专题委员会和交通与空间发展专题委员会委员、美国交通运输委员会（Transportation Research Board）客运铁路常务委员会国际委员、国际地理联合会（International Geographical Union, IGU）交通地理委员会成员，并担任Journal of Transport and Geography等一流期刊审稿人，《城市轨道交通研究》青年编委。
2018-2021年期间在英国伦敦大学学院（University College London，QS2024世界大学排名第9）交通研究中心担任助理讲师（教学），是首位担任该职位的华人学者。任职期间积累了丰富的科研和教学经验，独立完成了“量化方法与数据系统”、“全球视野下的城市轨道交通”的课程设计，担任以上两门课程及“城市轨道交通规划与分析”的课程负责人，承担主要教学任务，并参与 “城市轨道交通商务管理”等多门相关课程的教学工作，涵盖了基础理论教授、实际操作应用、基于现实案例的项目设计等多种教学类型，积累了丰富全面的教学经验。已指导指导硕士12名，博士1名（第二导师）。注重与行业专家及各国学者的交流，目前与英国、美国、智利、希腊、日本等多国学者专家保持良好的科研和教学合作关系。
未来研究工作将以智能城市轨道交通线网规划与线路设计为研究方向，以城市轨道交通客流预测理论及方法为抓手，致力于推进人工智能在智能城市轨道交通系统中的应用，构建“城市轨道交通智慧规划与设计”平台。欢迎这方面研究感兴趣的同学联系我 （yan_cheng@tongji.edu.cn) 。
团队结合以上海为龙头的长三角城市群及区域一体化发展带给轨道交通的发展机遇，依托国家科技支撑计划、上海市科委攻关计划及企业委托课题，围绕轨道交通与土地利用的互动机理、城市轨道交通线网规划与线路设计、城市轨道交通网络运营效率与可持续发展政策等主题开展了一系列比较系统的研究工作，初步把握了城市轨道交通对沿线土地利用性质、土地利用强度以及沿线区域房地产价格影响的基本规律，建立了市域轨道交通通道选择模型、市域轨道交通线路敷设方式选择模型、城市轨道交通车站分布优化模型以及车站出入口布局规划模型，提出了市域轨道交通沿线区域土地开发强度的上下限确定方法和城市轨道交通安全可持续发展的相关政策性建议。研究成果为城市轨道交通线网规划与线路设计和城市轨道交通发展政策制定提供了理论支撑，基于研究成果形成了《上海市城市轨道交通车站接驳交通设施规划设计导则》，并参与编写完成了国家标准《城市轨道交通线网规划标准》、《城市轨道交通规划技术导则》。
团队与上海申通地铁集团有限公司、上海市城市综合交通规划研究所等轨道交通规划、设计以及运营单位，以及智慧足迹数据科技有限公司等大数据公司保持长期良好的合作关系，为研究提供了坚实基础和有力保障。
2020-09 至 2022-12 轨道交通线路规划与客流预测分析研究，上海轨道交通十五号线发展有限公司，已结题, 主要参与
2019-08 至 2020-07 基于大数据的城市轨道交通需求分析及预测, 伦敦大学学院国际合作项目, 已结题，主持
2015-09 至 2016-12 城市轨道交通线网规划关键技术指标研究，中国城市规划设计研究院，已结题，主要参与
2015-09 至 2015-11 上海市新一轮轨道交通网络建设专项规划 （2030），上海市交通委员会，已结题，参与
2015-04 至 2018-03 城市轨道交通TOD线路沿线土地开发合理规模确定方法，上海市科学技术委员会，已结题，主要参与
2014-10 至 2016-06 高速磁浮交通需求预测与合理通道选择模型研究，“十二五”国家科技支撑计划子课题，已结题，参与
2013-09 至 2014-12 东京、大阪都市圈轨道交通线网规划及客流特征分析，北京交通发展研究中心，已结题，主要参与
2010-09 至 2013-04 上海轨道交通车站接驳交通规划方法研究与应用示范，上海市科学技术委员会，已结题，主要参与
针对城市轨道交通动态客流预测中乘客多种出行选择互动和更新下的城市轨道交通网络客流状态演变机理这一挑战性科学问题，取得以下成果：1）构建了站间客流高峰时段系数预测模型预测时变站间OD矩阵；2）改进了乘客路径选择和出发时刻选择模型中的乘客感知量化方法；3）构建了乘客路径选择与出发时刻选择相关联的更新模型，实现了捕捉轨道交通网络状态的短期动态和长期动态变化。研究工作已发表第一/通讯作者论文12篇，多次出席TRB、ETC等国际学术会议进行汇报。
发表情况：
[1] Chen H, Cheng Y. Travel Mode Choice Prediction Using Imbalanced MachineLearning[J/OL]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2023,24(4): 3795-3808. DOI:10.1109/TITS.2023.3237681. （SCI）
[2] ChengY, Ye X, Fujiyama T. How does interchange affect passengers’ route choices inurban rail transit? – a case study of the Shanghai Metro[J/OL]. TransportationLetters, 2022, 14(4): 416-426. https://doi.org/10.1080/19427867.2021.1883803.DOI:10.1080/19427867.2021.1883803. （SCI）
[3] ChengY, Ye X, Fujiyama T. Identifying Crowding Impact on Departure Time Choice ofCommuters in Urban Rail Transit[J/OL]. Journal of Advanced Transportation,2020, 2020. https://doi.org/10.1155/2020/8850565. DOI:10.1155/2020/8850565. （SCI）
[4] ChengY, Ye X, Wang Z. Arrival Time Valuation of Commuters in Urban RailTransit[J/OL]. Transport, 2019, 34(3): 383-393.https://journals.vgtu.lt/index.php/Transport/article/view/10356.DOI:10.3846/transport.2019.10356. （SCI）
[5] 成艳, 叶霞飞, 王治, 等. 城市轨道交通高峰时段站间起讫点矩阵预测模型[J]. 同济大学学报 (自然科学版), 2018, 46(3): 346-353. （EI)
[6] ChengY, Ye X, Yu Q, et al. A forecasting model of the proportion of PPR in urbanmass transit system: A case study of Chongqing[C]//CICTP 2017: TransportationReform and Change - Equity, Inclusiveness, Sharing, and Innovation -Proceedings of the 17th COTA International Conference of TransportationProfessionals: Vols. 2018-Janua. 2018. （EI)
[7] 成艳, 叶霞飞. 城市轨道交通出站端潜在自行车接驳分担率转移模型[J]. 同济大学学报, 2014, 42(12): 1861-1867. （EI)
[8] ChengY, Ye X, Fujiyama T. Modelling departure time choice of commuters in urban railtransit including crowding impact[C]//University Transport Study Group 51stAnnual Meeting. Leeds, United Kingdom, 2019.
[9] ChengY, Ye X, Zhou L. Forecasting the Peak-Period Station-to-Station Origin–DestinationMatrix in Urban Rail Transit System: Case Study of Chongqing,China[C]//Transportation Research Board 97th Annual Meeting. National Academyof Sciences, 2018.
[10] ChengY, Ye X, Wang Z. Commuter Arrival Time Value Function in Urban RailTransit[C]//Transportation Research Board 97th Annual Meeting. National Academyof Sciences, 2018.
[11] ChengY, Ye X F. Optimization of efficient path selection criteria in urban railtransit passenger assignment[J]. Computers in Railways XV: Railway EngineeringDesign and Operation, 2016, 162: 41.
[12] ChengY, Ye X, Wang Z. A forecasting model of the proportion of peak-period boardingsfor urban mass transit system: a case study of osakaprefecture[C]//Transportation Research Board 95th Annual Meeting. NationalAcademy of Sciences, 2016.
[13] WangA, Cheng Y, Nie L, et al. Railway Timetable Optimization for Air-RailIntermodal Service[J/OL]. Journal of Physics: Conference Series, 2021, 1972(1):12070. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1972/1/012070.DOI:10.1088/1742-6596/1972/1/012070.
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