4月29日上午，交通运输学院“达美”大讲堂第五十二期在学院楼806学术报告厅顺利举行。本次讲座邀请到东南大学交通学院鲁文博博士作题为《城市绿色货运配送电动汽车下一行程点充电状态预测深度学习模型》的报告。我院教师、研究生、本科生共计100余人参加。

鲁文博博士聚焦基于电动汽车的配送任务，针对货运电动汽车抵达下一个配送点或充电点时的荷电状态（SOC）预测问题展开讲座，构建了“轨迹-能耗-环境”三元分析框架深度学习模型。通过深度解析车辆历史SOC数据、停靠位置信息及下一行程点时空特征，融合货运车辆运行动态数据，实现对城市货运电动汽车下一行程SOC的精准预测，相关成果为城市货运电动车辆的高效调度与能源精准管理提供了关键技术支撑。

研究结合苏州市绿色货运配送车辆的实际轨迹数据，验证了所提出的行程提取方法与下一行程点SOC预测模型的适用性，结果表明该模型能够精准捕捉不同SOC水平下的动态变化趋势。研究成果不仅显著提升了货运配送的运营效率，助力货运企业有效降低配送延误率和运营成本，更通过智能充电管理的优化路径，为推动绿色货运发展与可持续城市建设提供了创新解决方案。

最后，与会师生同鲁文博博士就研究意义、数据处理等问题展开积极讨论，现场师生纷纷表示，此次报告内容前沿、内涵丰富，不仅拓宽了学术视野，更深化了对智慧物流领域前沿动态的认识，为后续科研与学习提供了新思路。

（文图/张燕）

（审核/吕斌）

报告人简介：

鲁文博，博士就读于东南大学交通学院交通运输工程专业，主要研究方向为绿色货运配送大数据分析建模与仿真。在读期间，累计发表论文 19 篇，影响因子合计达50以上，其中作为第一/通讯作者发表中科院1区论文1篇，中科院2区2篇，中科院3区3篇，EI论文1篇，获得江苏省研究生创新实践大赛二等奖等荣誉，参与学术研讨和会议6次，主研科研项目2个。兼职IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、Transportation Research Part C: Emerging Technologies、IEEE Transactions on Network Science and Engineering、Transport metrica B: Transport Dynamics等国际顶级期刊审稿人，《交通运输工程与信息学报》博士生专栏编委。