基本信息：
李大韦，博士，教授，博士生导师，东南大学交通工程系副主任，东南大学应急交通研究中心副主任
所属团队：应急交通研究中心
办公地点：东南大学九龙湖校区31399金沙娱场城大楼1109室
联系方式：lidawei@seu.edu.cn
李大韦，男，1987年10月出生，教授，博士生导师。现任东南大学交通工程系副主任，东南大学应急交通研究中心副主任。
本硕毕业于31399金沙娱场城，博士毕业于日本名古屋大学， 2014 年起任职于东南大学，曾在日本名古屋大学、新加坡-麻省理工联合研发中心（SMART）、香港理工大学从事科研工作。担任中国交通教育研究会高教分会理事、中国公路学会自动驾驶工作委员会委员、世界交通运输大会（WTC） 交通工程学部秘书、多模式交通网络规划技术委员会主席、面向未来的城市综合交通系统技术委员会主席、 交通运输工程学报（英文版）青年学术编辑、交通部公交都市建设示范工程验收专家等学术与行业兼职。
先后主持国家自然科学基金项目 2 项（青年+面上）、国家重点研发计划青年科学家课题课题 1 项、国家重点研发项目子课题 2 项、国家自然科学基金国合重点项目子课题 1 项、江苏省自然科学基金项目 1 项（验收评价为优秀），参与国家及省部级项目10 余项， 发表 SCI&SSCI 论文近 50 篇，授权发明专利 8 项、软著 3 项，分别在日本（与米其林、丰田公司合作项目）、新加坡（麻省理工 SimMobility 项目）、中国（独立开发 SimTrend多模式交通仿真软件）参与 3 项多模式交通系统建模与仿真软件开发。与携程、腾讯、华设、莱斯、交通部公路院、交通部科研院、智加、东软等国内外企业与行业单位有合作关系。
承担《交通工程基础》 等 5 门课程的教学工作。作为课程组负责人，建设东南大学交通工程专业基础课《交通行为分析基础》， 主持各类 4 项，参与国家级教改项目 1 项，省部级教改项目 1 项， 参与制作国家级在线精品课程《交通规划》。
指导学生获省优本科毕业设计、华为ICT大赛一等奖、交科赛国赛、省赛一等奖。
荣获中国公路学会科学技术奖一等奖（排 1/15），江苏省科学技术奖二等奖（排 2/11），中国运输协会科技进步一等奖（排 5/15），中国交通教育优秀中青年教师奖、国家级教学成果二等奖、江苏省教学成果特等奖、东南大学教学成果奖特等奖。
研究方向：
交通行为分析与政策评价
AI+多模式交通系统建模与仿真
智慧出行服务
自动驾驶与自主式交通系统等
教育经历
2004-2008，东南大学，交通工程专业，学士学位；
2009-2011，东南大学，交通运输规划与管理专业，硕士学位；
2011-2014，名古屋大学（日本），城市环境专业，博士学位。
工作经历
2023年至今，东南大学, 31399金沙娱场城, 教授, 东南大学交通工程系副主任, 东南大学应急交通研究中心副主任
2018-2020, 香港理工大学, CEE, 香江学者
2019, 名古屋大学 Institute of Materials and Systems for Sustainability (IMaSS)，特任准教授
2017-2023，东南大学, 31399金沙娱场城, 副教授、博导，城市智能交通省重点实验室秘书（曾任），交通工程研究所副所长（曾任），交通工程系副主任（现任）
2014-2017, 东南大学, 31399金沙娱场城, 讲师
2014，名古屋大学 Green Mobility Collaborative Research Center，博士后研究员
2013， Singapore-MIT Alliance for Research and Technology，研究助理 （合作导师： Moshe Ben-Akiva 教授，麻省理工学院）
2008-2009，内蒙古准格尔旗第一中学，支教志愿者
学术兼职
[1] 中国交通教育研究会高教研究分会理事，2020
[2] 中国公路学会自动驾驶工作委员会委员，2019
[3] 世界交通运输大会（WTC）
交通工程学部秘书，2019
多模式交通网络规划技术委员会主席，2019
面向未来的城市综合交通系统技术委员会主席，2017
[4] 交通运输工程学报（英文版）青年学术编辑,2020
[5] 交通运输部公交都市建设示范工程验收专家，2019
[6] 腾讯“犀牛鸟精英人才培养计划”专家组成员，2019
[7] 《Frontier in Built Environment》,审稿编辑，2022
[8] 《交通运输工程学报》交通需求响应机制设计与系统优化专刊组稿专家，2021
[9] 《清华大学学报（自然科学版）》城市综合交通专刊组稿专家，2021
[10]《交通运输工程与信息学报》专栏编委：新时代出行选择理论与方法，2021
[11]《交通运输系统工程与信息》“城市多模式交通网运行仿真”专栏组稿专家，2021
[12]《中国公路学报》优秀审稿人，2022
代表性科研项目
[1] 国家重点研发计划，交通载运装备与智能交通技术专项， 自主式交通系统运行及环境状态全息感知技术（指南 2.1）， 2022/12-2026/11， 3000 万元， 青年科学家课题“自主式交通系统超视距全息感知与信息传输共享技术” 负责人（负责经费 485 万元）；
[2] 国家自然科学基金项目（面上） ， MaaS 背景下考虑复杂异质性的路径选择建模与网络混合需求分配， 2020/01-2023/12， 50 万元，主持；
[3] 国家自然科学基金青年项目，考虑活动日程的多模式交通网络广义路径选择建模，2017/01-2019/12， 20 万元，主持；
[4] 江苏省自然基金项目，考虑全天活动链的多模式交通网络下路径选择建模研究，2015/07-2018/06， 20 万元，主持，结题，验收结果为“优秀”；
[5] 国家重点研发计划，综合交通运输与智能交通专项，城市多模式交通网运行仿真系统平台开发（指南 2.1）， 2020/02-2022/12， 2200 万元， 子课题负责人（负责经费 175 万元）；
[6] 国家重点研发计划，综合交通运输与智能交通专项，城市多模式交通供需平衡机理与仿真系统（指南 6.1）， 2019/02-2021/12， 2438 万元， 子课题负责人（负责经费 30 万元）；
[7] 国家自然科学基金国际合作与交流重点项目， 515110143，低碳化进程中城市多模式交通系统运营关键问题研究， 2015/09-2018/08， 300 万元，子课题负责人（负责经费 25万元）；
[8] 江苏省政策引导类计划（省重点研发系列，以色列国合项目） ，基于车路协同（V2X）的智慧移动即服务的公交优先系统联合研发， 2020/06-2022/06,100 万元， 技术负责人（企业牵头） ；
代表性论著
[1]李大韦; 冯思齐; 曹奇; 宋玉晨; 赖信君; 任刚 ; 大数据背景下的路径选择行为建模, 中国公路学报, 2021, 34(12): 161-174
[2] Yuchen Song; Dawei Li; Qi Cao; Min Yang; Gang Ren ; The whole day path planning problem incorporating mode chains modeling in the era of mobility as a service, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2021, 132: 0-103360
[3] Yuchen Song; Dawei Li; Dongjie Liu; Qi Cao; Junlan Chen; Gang Ren; Xiaoyong Tang ; Modeling activity-travel behavior under a dynamic discrete choice framework with unobserved heterogeneity, Transportation Research Part E: logistics and Transportation Review, 2022, 167:102914-102914
[4]Dawei Li; Min Yang; Cheng-Jie Jin; Gang Ren; Xianglong Liu; Haode Liu ; Multi-Modal Combined Route Choice Modeling in the MaaS Age Considering Generalized Path Overlapping Problem, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2020, 22(4): 2430-2441
[5]Dawei Li; Tomio Miwa; Takayuki Morikawa; Pan Liu ; Incorporating observed and unobserved heterogeneity in route choice analysis with sampled choice sets, Transportation Research Part C:
Emerging Technologies, 2016, 67: 31-46
学术成果：
专著与章节
交通强国建设首本推荐教材《综合交通运输导论》（交通运输部交通强国建设首本推荐教材，编委会委员）
国内国际期刊论文
[1] Wang, J, Miwa, T, Ma, X, Li, D., & Morikawa, T. (2023). Recovering Real Demand for Free-Floating BikeSharing System Considering Demand Truncation Migration, and Spatial Correlation. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. Accepted.
[2] Liu, D., Li, D., Sze, N. N., Ding, H., & Song, Y. (2023). An integrated data-and theory-driven crash severity model. Accident Analysis & Prevention, 193, 107282.
[3] Cao, Q., Deng, Y., Ren, G., Liu, Y., Li, D., Song, Y., & Qu, X. (2023). Jointly estimating the most likely driving paths and destination locations with incomplete vehicular trajectory data. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 155, 104283.
[4] Jin, C. J., Shi, K. D., Jiang, R., Li, D., & Fang, S. (2023). Simulation of bi-directional pedestrian flow under high densities using a modified social force model. Chaos, Solitons & Fractals, 172, 113559.
[5] Li, D., Song, Y., Liu, D., Cao, Q., & Chen, J. (2023). How carpool drivers choose their passengers in Nanjing, China: effects of facial attractiveness and credit. Transportation, 50(3), 929-958.
[6] Li, D., Feng, S., Song, Y., Lai, X., & Bekhor, S. (2023). Asymmetric closed-form route choice models: Formulations and comparative applications. Transportation research part A: policy and practice, 171, 103627.
[7] Li, D., Dai, Q., Zhang, T., & Shi, X. (2023). Long-Term Individual Trip Pattern Prediction of Bus Passengers Using Smart Card Data: A Bayesian Method Based on Feature Selection.
[8] Chen, Q., Zhang, H., Song, Y., Huang, D., Li, D., & Wang, H. (2022). Analysis of Perception Variance in Regret Choice Modeling Based on GPS Data Considering Building Environment Effects. Journal of Advanced Transportation, 2022.
[9] Shi, X., Xue, S., Shiwakoti, N., Li, D., & Ye, Z. (2022). Examining the effects of exit layout designs on children pedestrians’ exit choice. Physica A: statistical mechanics and its applications, 602, 127654.
[10] Li, D., Al-Mahamda, M. F., Song, Y., Feng, S., & Sze, N. N. (2022). An alternate crash severity multicategory modeling approach with asymmetric property. Analytic methods in accident research, 35, 100218.
[11] Li, D., Liu, Y., Song, Y., Ye, Z., & Liu, D. (2022). A Framework for Assessing Resilience in Urban Mobility: Incorporating Impact of Ridesharing. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(17), 10801.
[12] 梁顺利;李香红;李大韦;郑兰兰;宋晖颖. (2022) 疫情下安装共享电动车头盔消毒装置博弈. 交通科技与经济, 24(4), 23.
[13] Wang, Y., Ren, G., & Li, D. (2022). Activity-Travel Demand Modeling Based on Multi-Agent Simulation. In CICTP 2022 (pp. 1492-1502).
[14] 李大韦;冯思齐;曹奇;宋玉晨;赖信君;任刚.(2021) 大数据背景下的路径选择行为建模，中国公路学报2021, 34(12): 161-174
[15] Song, Y., Li, D., Cao, Q., Yang, M., Ren, G. (2021) The whole day path planning problem incorporating mode chains modeling in the era of mobility as a service. Transportation
Research Part C: Emerging Technologies 132, 103360.
[16] Li, D., Song, Y., Sze, N., Li, Y., Miwa, T., Yamamoto, T. (2021) An alternative closedform crash severity model with the non-identical, heavy-tailed, and asymmetric properties. Accident Analysis & Prevention 158, 106192.
[17] Ma, J., Li, D., Tu, Q., Du, M., Jiang, J. (2021) Finding optimal reconstruction plans for separating trucks and passenger vehicles systems at urban intersections considering environmental impacts. Sustainable Cities and Society 70, 102888.
[18] Yuan, Y., Yang, M., Feng, T., Rasouli, S., Li, D., Ruan, X. (2021) Heterogeneity in passenger satisfaction with air-rail integration services: Results of a finite mixture partial least squares model. Transportation Research Part A: Policy and Practice 147, 133-158.
[19] Jin, C.-J., Jiang, R., Liu, T., Li, D., Wang, H., Liu, X. (2021) Pedestrian dynamics with different corridor widths: Investigation on a series of uni-directional and bi-directional experiments. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 581, 126229.
[20] Shi, X., Xue, S., Feliciani, C., Shiwakoti, N., Lin, J., Li, D., Ye, Z. (2021) Verifying the applicability of a pedestrian simulation model to reproduce the effect of exit design on egress flow under normal and emergency conditions. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 562, 125347.
[21] Jin, C.-J., Shi, X., Hui, T., Li, D., Ma, K. (2021) The automatic detection of pedestrians under the high-density conditions by deep learning techniques. Journal of advanced transportation 2021.
[22] Xue, S., Shi, X., Jiang, R., Feliciani, C., Liu, Y., Shiwakoti, N., Li, D. (2021) Incentivebased experiments to characterize pedestrians’ evacuation behaviors under limited visibility. Safety Science 133, 105013.
[23] Cao, Q., Ren, G., Li, D., Li, H., Ma, J. (2021) Map Matching for Sparse Automatic Vehicle Identification Data. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.
[24] Li, D., Yang, M., Jin, C.-J., Ren, G., Liu, X., Liu, H. (2020) Multi-Modal Combined Route Choice Modeling in the MaaS Age Considering Generalized Path Overlapping Problem. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 22, 2430-2441.
[25] Li, D., Al-Mahamda, M.F. (2020) Collective risk ranking of highway segments on the basis of severity-weighted crash rates. Journal of advanced transportation 2020.
[26] Cao, Q., Ren, G., Li, D., Ma, J., Li, H. (2020) Semi-supervised route choice modeling with sparse Automatic vehicle identification data. Transportation Research Part C: Emerging Technologies 121, 102857.
[27] Li, D., Jin, C.-j., Yang, M., Chen, A. (2020) Incorporating multi-level taste heterogeneity in route choice modeling: From disaggregated behavior analysis to aggregated network loading. Travel Behaviour and Society 19, 36-44.
[28] Jin, C.-J., Jiang, R., Li, D.-W. (2020) Influence of bottleneck on single-file pedestrian flow: Findings from two experiments. Chinese Physics B 29, 088902.
[29] Li, D., Miwa, T., Xu, C., Li, Z. (2019) Non-linear fixed and multi-level random effects of origin–destination specific attributes on route choice behaviour. IET Intelligent Transport Systems 13, 654-660.
[30] Jin, C.-J., Jiang, R., Wong, S., Xie, S., Li, D., Guo, N., Wang, W. (2019) Observational characteristics of pedestrian flows under high-density conditions based on controlled experiments. Transportation research part C: emerging technologies 109, 137-154.
[31] Jin, C.-J., Jiang, R., Liang, H.-F., Li, D., Wang, H. (2019) The similarities and differences between the empirical and experimental data: investigation on the single-lane traffic. Transportmetrica B: transport dynamics.
[32] Jin, C.-J., Jiang, R., Li, R., Li, D. (2019) Single-file pedestrian flow experiments under high-density conditions. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 531, 121718.
[33] Tu, Q., Cheng, L., Li, D., Ma, J., Sun, C. (2019) Traffic paradox under different equilibrium conditions considering elastic demand. Promet-Traffic&Transportation 31, 1-9.
[34] Jin, C.-J., Knoop, V.L., Li, D., Meng, L.-Y., Wang, H. (2019) Discretionary lane-changing behavior: empirical validation for one realistic rule-based model. Transportmetrica A: transport science 15, 244-262.
[35] Jin, C.-J., Jiang, R., Wei, W., Li, D., Guo, N. (2018) Microscopic events under high-density condition in uni-directional pedestrian flow experiment. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 506, 237-247.
[36] Lou, X., Cheng, L., Li, D., Zhu, S., Zhou, J. (2018) Modeling Day-to-Day Dynamics of Travelers’ Risky Route Choices under the Influence of Predictive Traffic Information. Transp. Res. Record 2672, 12-23.
[37] Ma, J., Li, D., Cheng, L., Lou, X., Sun, C., Tang, W. (2018) Link restriction: Methods of testing and avoiding braess paradox in networks considering traffic demands. Journal of Transportation Engineering, Part A: Systems 144, 04017076.
[38] Xu, C., Li, D., Li, Z., Wang, W., Liu, P. (2018) Utilizing structural equation modeling and segmentation analysis in real-time crash risk assessment on freeways. KSCE Journal of Civil Engineering 22, 2569-2577.
[39] Li, Z., Xu, C., Li, D., Liu, P., Wang, W. (2018) Comparing the effects of ramp metering and variable speed limit on reducing travel time and crash risk at bottlenecks. IET Intelligent Transport Systems 12, 120-126.
[40] Yang, M., Wu, J., Rasouli, S., Cirillo, C., Li, D. (2017) Exploring the impact of residential relocation on modal shift in commute trips: Evidence from a quasi-longitudinal analysis. Transport Policy 59, 142-152.
[41] Li, D., Hu, X., Jin, C.-j., Zhou, J. (2017) Learning to detect traffic incidents from data based on tree augmented naive bayesian classifiers. Discrete Dynamics in Nature and Society
2017.
[42] Jin, C.-J., Jiang, R., Yin, J.-L., Dong, L.-Y., Li, D. (2017) Simulating bi-directional pedestrian flow in a cellular automaton model considering the body-turning behavior. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 482, 666-681.
[43] Li, D., Miwa, T., Morikawa, T. (2016) Modeling time-of-day car use behavior: A Bayesian network approach. Transportation research part D: transport and environment 47, 54-66.
[44] Li, D., Miwa, T., Morikawa, T., Liu, P. (2016) Incorporating observed and unobserved heterogeneity in route choice analysis with sampled choice sets. Transportation research part C: emerging technologies 67, 31-46.
[45] Li, D., Miwa, T., Morikawa, T. (2015) Analysis of Vehicles' Daily Fuel Consumption Frontiers with Long-Term Controller Area Network Data. Transp. Res. Record 2503, 100-109.
[46] Li, D., Miwa, T., Morikawa, T. (2014) Analysis of car usage time frontiers incorporating both inter-and intra-individual variation with GPS data. Transp. Res. Record 2413, 13-23.
[47] Li, D., Miwa, T., Morikawa, T. (2014) Considering en-route choices in utility-based route choice modelling. Networks and Spatial Economics 14, 581-604.
[48] Li, D., Miwa, T., Morikawa, T. (2013) Dynamic route choice behavior analysis considering en-route learning and choices. Transp. Res. Record 2383, 1-9.
[49] Li, D., Miwa, T., Morikawa, T. (2013) Use of Private Probe Data in Route Choice Analysis to Explore Heterogeneity in Drivers' Familiarity with Origin–Destination Pairs. Transp. Res. Record 2338, 20-28.
[50] Li, D., Cheng, L., Ma, J. (2011) Incident duration prediction based on latent Gaussian naïve Bayesian classifier. International Journal of Computational Intelligence Systems 4, 345-352.
授权发明专利与软著
[1] 李大韦；邱树荣；任刚；白桦；宋玉晨.一种 MaaS 背景下考虑路径选择权的平台混合均衡定价方法[P]. 江苏省： CN114862439A,2022-08-05.
[2] 李大韦,宋玉晨,任刚,杨敏,刘向龙. 一种组合出行方式下考虑用户感知差异性的路径选择方法[P]. 江苏省： ZL202010513555.1,2021-03-09.
[3] 王立超,杨敏,李斌,徐铖铖,李大韦. 高速公路常发性瓶颈路段协作车队冲突避险自主决策方法[P]. 江苏省： ZL201911115220.8,2020-11-27.
[4] 蒯陈辰,李大韦. 考虑太阳高度角差异的沥青路面反射率测试装置及方法[P]. 江苏省： ZL201911165882.6,2020-10-27.
[5] 李大韦,张雨嘉. 一种基于不完备人口信息的交通模式选择分析方法[P]. 江苏省： ZL201911165903.4,2020-06-26.
[6] 李大韦,曹奇,任刚,武文通. 一种基于浮动车检测器数据的固定检测器数据匹配新算法[P]. 江苏省： ZL201811158230.5,2020-04-21.
[7] 李大韦,武文通,李成. 一种基于网络承载力的电动公交网络可靠性评价方法[P]. 江苏省： ZL201911167071.X,2020-02-28.
[8] 程琳,马捷,李大韦. 一种考虑交通需求和道路网络运行效率的路段检测方法[P]. 江苏省： ZL201711128732.9,2020-02-18.
[9] 李大韦,汤宇翔,李成. 多个个体车辆使用行为短时预测的深度学习方法[P]. 江苏省：ZL201910457968.X,2019-09-06.
[10] 李大韦，邵洁，宋玉晨. 基于多智能体的联程出行仿真平台 SimTrend V1.0.2021SR1183879,2021-07-26.
[11]李大韦. 多模式交通系统仿真软件. 2020SR0352376,2019-12-30.
[12]李大韦. 微博舆情交通事件检测分析软件 V1.0. 2019SR0531639,2019-05-19.
奖励及荣誉
[1] 中国公路学会科学技术奖一等奖（2022 年度，排 1/15）
[2] 江苏省科学技术奖二等奖（2022 年度，排 2/11）
[3] 中国运输协会科技进步一等奖（2021 年度，排 5/15）
[4] 入选“香江学者”计划
[5] 东南大学“至善学者”（A 类）
[6] WTC 最佳论文奖（2 次）
[7] 腾讯“犀牛鸟精英人才培养计划”专家组成员
[8] 参与国家级一流在线课程《交通规划》建设
[9] 国家级教学成果二等奖
[10] 江苏省教学成果奖特等奖
[11] 荣获中国交通教育优秀中青年教师称号
[12] 中国交通教育研究会高校研究分会理事
[13] 培养学生获华为ICT大赛一等奖、交科赛国赛、省赛一等奖
[14] 省优本科毕业设计指导老师
