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香港理工大学深圳研究院杨当福博士中期考核答辩会顺利举行
2024/4/22 15:30:01 本站原创 点击数:
2024年4月19日上午,香港理工大学深圳研究院杨当福博士后中期考核评审会在深圳虚拟大学园R4栋3楼会议室举行。
杨当福博士后答辩委员会由香港理工大学尹振宇教授、深圳大学金银富教授、华东交通大学王培教授、中国矿业大学朱启银副研究员、温州大学吴则祥副教授组成,由金银富教授担任专家组组长。
杨当福博士在站期间,开展了“用于数字孪生平台的数值模拟和人工智能技术研发”的创新应用和成果转化项目。根据研究方向和市场情况,主要做了如下工作:
1、华南区域月季降水概率预测模型开发与应用:利用ECMWF月尺度预报产品及华南气象站数据,通过深度学习建立了月季降水概率预测模型。该模型超越传统预测方法,提供了包括预测结果的期望、置信度在内的更丰富信息。
2、交通数值模拟算法研发(MATSim):开发了基于多智能体的交通数值模拟算法,实现了大规模城市交通场景模拟。该算法在执行速度和数据处理能力上大大优于传统工具,为城市交通管理提供了强有力的技术支持。
3、离散元数值模拟算法(DEM)研发:成功实现了球形颗粒的模拟及其聚集体的模拟,开发了高效可扩展DEM模拟库。
在工作站期间,杨当福博士完成了多个与数字孪生平台相关的算法、软件开发和商业化技术服务项目。
经专家组一致讨论决定,杨博士中期考核成绩优秀。
杨当福博士后答辩委员会由香港理工大学尹振宇教授、深圳大学金银富教授、华东交通大学王培教授、中国矿业大学朱启银副研究员、温州大学吴则祥副教授组成,由金银富教授担任专家组组长。
杨当福博士在站期间,开展了“用于数字孪生平台的数值模拟和人工智能技术研发”的创新应用和成果转化项目。根据研究方向和市场情况,主要做了如下工作:
1、华南区域月季降水概率预测模型开发与应用:利用ECMWF月尺度预报产品及华南气象站数据,通过深度学习建立了月季降水概率预测模型。该模型超越传统预测方法,提供了包括预测结果的期望、置信度在内的更丰富信息。
2、交通数值模拟算法研发(MATSim):开发了基于多智能体的交通数值模拟算法,实现了大规模城市交通场景模拟。该算法在执行速度和数据处理能力上大大优于传统工具,为城市交通管理提供了强有力的技术支持。
3、离散元数值模拟算法(DEM)研发:成功实现了球形颗粒的模拟及其聚集体的模拟,开发了高效可扩展DEM模拟库。
在工作站期间,杨当福博士完成了多个与数字孪生平台相关的算法、软件开发和商业化技术服务项目。
经专家组一致讨论决定,杨博士中期考核成绩优秀。