同济大学
导师风采
涂梅婷
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个人信息

Personal Information

  • 研究员
  • 导师类别:硕士,博士生导师
  • 性别: 女

联系方式

Contact Information

  • 所属院系:交通学院
  • 所属专业: 交通运输工程
  • 邮箱 : meitingtu@tongji.edu.cn
  • 工作电话 : -

个人简介

Personal Profile

涂梅婷,女,江西南昌人,1995年8月出生,同济大学交通运输工程学院特聘研究员。2020年6月分别取得法国巴黎萨克雷大学博士学位(2022软科世界大学学术排名第13名)和同济大学博士学位。2022年入选上海市海外领军人才计划(原上海市青年千人)和上海市高等教育人才揽蓄计划。

专注于共享交通管理、低碳交通规划、时空大数据挖掘、人工智能算法等研究方向,在TR-Part D、TFSC等交通与环境领域国内外权威学术期刊与会议累计发表学术论文20余篇,其中ESI高被引论文1篇。担任TR-Part D,E等多个国际高水平期刊审稿人。核心参与国家自然科学基金、交通部软课题、高等学校博士点专项科研基金、上海哲学社会科学基金、国务院学位办重点课题等20余项研究项目。

我认为最好的师生关系是亦师亦友,在亦师亦友的关系中,相互影响、共同进步,不失为一份双向奔赴的欢喜。致力于培养具有国际视野的综合性人才,会给学生提供丰富的出国学习交流的机会。


  • 研究方向Research Directions
人工智能算法在交通问题中的应用,共享出行系统的优化与管理,时空大数据分析,交通行为建模与分析 ,低碳交通与公共政策,交能融合
2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行整体布局设计。 整体布局设计。
科研项目

[1]国家自然科学青年基金项目,52302441 , 基于节能减排的共享出行系统设计与优化,2023/09-2026/09,30万元,主持

[2]国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目,71961137006,为明天城市的清洁空气融资:通过土地增值回馈确保城市可持续发展、提高城市空气质量的潜力,2019/03-2022/02,190万元

[3]国家自然科学基金面上项目,71774118,政府-企业-居民协同共治的道路交通碳交易机制研究,2018/01-2021/12,50万元

[4]科技部重点研发计划,2018YFB1601301-3,城市群多模式客运枢纽协同服务与一体化交通运行衔接模式研究,2019/08-2021/08,49万元

[5]国家自然科学基金重大研究计划,91546115,大数据驱动的共享交通管理与决策范式转变研究,2016/01-2018/12, 41万元

[6]上海市科委科技创新行动计划,16511105204,电动车分时租赁交通物联网大数据处理平台关键技术研究,2016/07/01-2018/07,120万元


研究成果

代表性论文:

[1] Tu M.,Li W., Orfila O., Li Y., & Gruyer D. Exploring nonlinear effects of the built environment on ridesplitting: Evidence from Chengdu. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 2021, 93, 102776.(ESI高被引,SCI, Q1, IF= 5.495)

[2] Tu M.,Li Y, Li W, Orfila O., & Gruyer D. Improving ridesplitting services using optimization procedures on a shareability network: A case study of Chengdu [J]. Technological Forecasting and Social Change, 2019, 149: 119733.(SCI, Q1, IF= 8.593, Top)

[3] Li W., Pu Z., Li Y., &Tu M.How does ridesplitting reduce emissions from ridesourcing? A spatiotemporal analysis in Chengdu, China. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 2021, 95, 102885.(SCI, Q1, IF= 5.495)

[4] Li, H., Ou, D., Rasheed, I., &Tu, M.A Software-Defined Networking Roadside Unit Cloud Resource Management Framework for Vehicle Ad Hoc Networks. 2022, Journal of Advanced Transportation.(SCI, Q2, IF= 2.93)

[5] Tu M.,Li Y, Bao L, Wei Y., Orfila O., & Gruyer D. Logarithmic Mean Divisia Index Decomposition of CO2 Emissions from Urban Passenger Transport: An Empirical Study of Global Cities from 1960–2001[J]. Sustainability, 2019, 11(16): 4310.(SCI, Q2, IF= 3.251)

[6] Tu M.,Ye LI, Orfila O., Li Y., & Gruyer D. Improving Ridesplitting Service Using Optimization Procedures on Shareability Network: A Case Study of Chengdu, China. IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC), 2019, 10: 4506-4511. (EI)

[7] Tu M., Wang T., Orfila, O., Li, Y., & Gruyer, D.Applying machine learning XGBoost to examine the relationship between built environment and dockless shared bike ridership, 2022, 102nd Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington, D.C. (EI)


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