研究生教育

您当前的位置: 首页 > 研究生教育 > 正文

侯 越
来源: 时间:2020-01-12 作者:

 

姓名

侯越

性别


出生年月

1979.01

最高学历

博士研究生

职称

教授

办公地点

电信院409

联系电话

19909400077

Email

2016023148@qq.com

简介

侯越,教授,博士生导师。甘肃省领军人才,现任教育部学位与研究生教育评估专家、国家铁路建设工程评标专家甘肃省交通运输行业专家委员会委员河北省科学技术奖励评审专家及国内外多家权威学术期刊的审稿人。长期致力于计算机科学领域的教学与科研工作在大模型智能体、时空大数据与交通流预测、具身智能与世界模型金融风险监测计算机视觉与图像处理等前沿方向取得了系列深入研究成果。

近年来,先后主持国家自然科学基金项目2项、甘肃省自然科学基金项目2项、甘肃省高校科研项目及教育科技项目各1项,参与国家及省部级科研课题30余项。在人工智能视觉识别、智能控制算法、边缘计算与自主导航系统等领域取得多项研究成果,累计发表SCIEI收录学术论文30余篇,申请国家专利6项、软件著作权9项。先后荣获甘肃省科技进步三等奖、甘肃省高校科技进步三等奖、甘肃省电子学会科技进步二等奖,以及甘肃省高等学校科研优秀成果一等奖等多项科研奖励与荣誉。

研究方向

大模型智能体、时空大数据与交通流预测、具身智能与世界模型金融风险监测计算机视觉与图像处理

科研项目

1. 国家自然基金项目 西部类河古城市时空异质化交通流可信预测研究(62363020) 2024-2027,主持,在研)

2. 国家自然科学基金项目 多模态数据驱动的河谷城市交通拥堵预测研究(62063014) 2021-2024,主持,完成)

3. 甘肃省自然科学基金项目 基于异质模态数据的多尺度智能交通流预测方法研究(22JR5RA365) 2022-2024,主持,完成)

4. 甘肃省交通厅项目:时空数据驱动的高速公路连续纵坡路段交通风险与安全机制分析研究 2025-2026,主持,在研)

代表论文

1. A fully locally selective large kernel network for traffic video detection. Measurement.2025

2. Fuzzy neural network optimization and network traffic forecasting based on improved differential evolution. Future Generation Computer Systems. 2018

3. Regional traffic flow combination prediction model considering virtual space of the road network. Statistical Mechanics and its Applications. 2024

4. Research on Cluster Head Probability Optimization and Cluster Tree Algorithm Based on Fuzzy Logic. International Seminar on Artificial Intelligence, Networking and Information Technology (AINIT). 2024

5. Node Mutual Information Guided Improved PSO Bayesian Network Structure Learning Algorithm. International Seminar on Artificial Intelligence, Networking and Information Technology (AINIT). 2024

6. The effect of the dataset on evaluating urban traffic prediction. Alexandria Engineering Journal. 2021

7. Inatorial forecasting method considering macro and micro characteristics of chaotic traffic flow. Chinese Physics B. 2023

8. An Improved Phase Space Reconstruction Method-Based Hybrid Model for Chaotic Traffic Flow Prediciton. Discrete Dynamics in Nature and Society. 2022

9. Deep Learning Methods in Short-Term Traffic Prediction: A Survey. Information Technology and Control. 2022

10. Application of Bayesian BP neural network in nonlinear time series. Basic & Clinical Pharmacology & Toxicology. 2019

11. The Impact Factors of Neural Network Based Time Series Prediction: Taking Stock Price as an Example. Advances in Intelligent Systems and Computing ,CSIA 2019

12. Bayesian Regularization Neural Network Model for Stock Time Series Prediction. International Journal of Performability Engineering. 2019

13. Application of traffic flow prediction based on back propagation neural network. Advances in Transportation Studies. 2015

14. Chaotic time series prediction for tent mapping based on BP neural network optimized glowworm swarm optimization. International Conference on Advances in Materials Science and Information Technologies in industry. 2014

15. Prediction for traffic flow of BP neural network based on DE algorithm. International Conference on Structures and Building Materials. 2013

16. Chaotic time series prediction for Duffing system Based on optimized BP neural network. Information Technology Journal. 2013

17. Chaotic prediction for traffic flow of improved BP neural network. TELKOMNIKA. 2013

18. 多核上下文特征引导下的无人机航拍图像可信检测算法. 北京航空航天大学学报. 2025

19. 基于模态间对比学习的可扩展交通图像自动标注方法研究. 浙江大学学报(工学版). 2024

20. 跨层注意力交互下的多特征交叉无人机图像检测. 光学精密工程. 2024

21. 特殊路网拓扑解构下的时空异质化交通流预测. 铁道科学与工程学报. 2025

22. 多分辨率趋势周期解耦交互的交通流预测.浙江大学学报(工学版). 2025

23. .基于时空动态约束图反馈的交通流预测. 吉林大学学报(工学版).2024

24. 一种融合纵横时空特征的交通流预测方法. 西安电子科技大学学报. 2023

25. 基于时空融合图卷积的交通流数据修复方法.浙江大学学报工学版. 2022

26. 分割可跨越车道分界线的多视角视频车速提取方法. 吉林大学学报(工学版).2025

27. 多核感受野扩张下相似性引导NMS的目标检测算法研究. 北京航空航天大学学报.2025

28. 基于自适应动态关联矩阵的时空一致性交通流预测研究. 兰州交通大学学报. 2024

29. 考虑纵向时空特性的双向交通流组合预测研究. 兰州交通大学学报. 2024

30. 改进YOLOV5s的铁轨裂纹目标检测算法. 计算机工程与应用. 2024

31. 基于改进YOLOV4的铁轨裂缝目标检测算法. 光电子·激光. 2023

32. 空间双域高频特征显著化的图像超分辨率重建. 激光与光电子学进展. 2025

33. 基于回归分析的地铁施工地表沉降预测模型研究. 兰州交通大学学报. 2016

34. 供应链网络横向纵向整合优化. 铁道科学与工程学报. 2016

35. 贝叶斯神经网络在股票时间序列预测中的应用. 计算机工程与应用. 2019

36. DE优化T-S模糊神经网络的交通流量预测. 计算机工程与设计. 2013

37. 改进的粒子群算法优化TSFNN的交通流预测. 计算机工程与应用. 2014

38. 基于Transformer-Encoder-stacked-GRU的车道级交通流预测. 公路交通科技. 2022

39. 横向相关性及参数影响下的车道级交通预测. 公路交通科技. 2022

获奖:

1. 2023年获甘肃省科技进步三等奖

2. 2019年获甘肃省电子学会科技进步二等奖

3. 2016年肃省高等学校科研优秀成果一等奖

4. 2014年获甘肃省高校科技进步三等奖

专利:

1. 一种优化散热新能的交通控制柜,实用新型专利

2. 一种用于神经网络的交通视频图像采集装置,实用新型专利

3. 一种基于深度学习的人工智能交通检测装置,实用新型专利

4. 一种基于深度学习的车辆检测装置,实用新型专利

5. 一种电子机器学习装置,实用新型专利

6. 一种具有交通拥堵预测的行驶路径规划系统,发明专利

软件著作权:

1. 实时车辆识别嵌入式系统开发与部署平台. 2025

2. 交通流量预测与智能调度决策支持平台. 2025  

3. 道路拥堵预测与优化方案设计系统. 2025

4. 多模态数据驱动的河谷城市交通拥堵预测系统. 2024

5. 异质数据下的西部城市交通运行状态评估系统. 2024

6. 基于深度学习的城市道路短时间交通流预测系统. 2024

7. 基于大数据的交通流预测分析系统. 2024

8. 交通流实时监控分析系统. 2024

9. 基于物联网的交通流监测应急指挥系统. 2024