使用机器学习探索变量的非线性关系

报告题目：使用机器学习探索变量的非线性关系

报告人：曹新宇 明尼苏达大学教授&博导、Transportation Research Part D期刊主编

报告时间：3月20日（星期三）14：30

报告地点：明志楼A536

报告人简介：

曹新宇博士为明尼苏达大学公共事务学院教授，长安大学访问学者。研究兴趣包括土地利用和交通的互动关系，电信技术对交通行为的影响，和满意度分析。他发表论文140多篇。谷歌学术引用15,000多次， H指数63，多年入选斯坦福大学出版的全球2%科学家名册。他任Transportation Research Part D期刊主编（中科院SSCI一区），Transport Policy副主编（中科院SSCI二区），曾任国际中国规划学会(IACP)主席。

报告摘要：

使用机器学习探索变量间的非线性关系：以往的研究通常假设变量之间存在一种广义线性关系。如果这个假设不成立，传统参数模型会得出错误的结论。本报告以建成环境与交通行为的关系为例，介绍机器学习的优点，并阐释机器学习如何推动规划实践与学科进步。

主办单位：西南石油大学土木工程与测绘学院

西南石油大学科学技术发展研究院