赵婷婷

基本信息

教育背景

工作经历

2023.06  – 至今，         北京交通大学，系统科学学院，副教授 

2023.01 – 2023.05，    北京交通大学，交通运输学院，副教授 

2021.04 – 2022.12，    北京交通大学，交通运输学院，讲师  

2019.11 – 2021.04，    马里兰大学帕克分校，计算机、数学与自然科学学院，助理研究员

2017.03-2019.11，       南佛罗里达大学，土木与环境工程学院，博士后研究员

2012.07-2017.03          中国移动通信有限公司研究院，物联网研究院，研究员 / 项目经理

科研方向：图机器学习、物理信息神经网络、复杂网络在交通问题中的应用，交通大数据挖掘，交通、供水系统韧性分析与优化，基于机器学习的优化问题高效求解

研究方向

• 系统科学

招生专业

• 系统科学硕士

科研项目

国家自然科学基金“城市安全韧性与智慧运营基础科学问题研究”专项项目，面向极端灾害的城市交通系统安全运营与韧性恢复，2023.01 - 2026.12，专题负责人 
国家自然科学基金青年科学基金项目，基于图嵌入的韧性背景下道路交通系统事前措施资源配置优化方法，2023.01 - 2025.12 ，主持

中央高校自然科学类人才基金项目，道路交通系统韧性优化方法（以事前资源配置为例）, 2022-2024，主持

美国交通研究委员会公共交通类研究基金，考虑多种充电方式的公交系统多阶段电动化规划方法，2019.3 - 2022.2，联合主持

UTC CTEDD 种子基金， 以提升交通系统效率、可达性及公平性为目标的韧性交通基础设施的修复工作管理方法研究，2019.03 - 2020.9，主持     

美国国家自然科学基金，以提升互相关基础设施系统韧性为目标的综合决策支持方法框架研究（Integrative Decision-Making Framework to Enhance the Resiliency of Interdependent Critical Infrastructures），2017.03 - 2019.11，参与

中国移动通信有限公司研究院，车联网系统关键技术研究及原型系统开发，2013.07 - 2017.03，主持课题

教学工作

本研贯通跨学科课程《复杂网络与图神经网络》

本科生课程《图神经网络概论》

本科生课程《图机器学习导论与应用》

本科生课程《管理信息系统》

论文/期刊

期刊论文

[1] Mingxue Guo, Tingting Zhao*, Jianxi Gao, Xin Meng, Ziyou Gao*. Quantifying extreme failure scenarios in transportation systems with graph learning. Patterns, 2025, 101209, online.

[2] Mingxue Guo, Tingting Zhao*, Ziyou Gao. Pre-disaster resource allocation based on network topology and flow features. Transportmetrica A: Transport Science, 2024, online.

[3] 郭明雪, 赵婷婷*, 高自友. 韧性背景下道路交通网络保护和修复优化方法综述. 系统工程理论与实践, 2024, 44(11): 3626-3638.

[4] 姚逸韬，贾斌，赵婷婷*. 基于图注意力网络的事后路网修复序列优化方法. 系统科学与数学, 2024-11-08.（中国知网网络首发）

[5] Tingting Zhao, Yu Zhang. Learning-based restoration sequence ordering for multi-site traffic signal failure. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2022, 135: 103522.

[6] Tingting Zhao, Yu Zhang. Transportation infrastructure restoration optimization considering mobility and accessibility in resilience measures, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2020, 117: 102700. 

[7] Shima Mohebbi, Qiong Zhang, Christian Wells, Tingting Zhao, Hung Nguyen, Mingyang Li, Noha Abdel-Mottaleb, Shihab Uddin, Qing Lu, Mathews Wakhungu, Zhiqiang Wu, Yu Zhang, Anwesh Tuladhar, Xinming Ou. Cyber-Physical-Social interdependencies and organizational resilience: a review of water, transportation, and cyber infrastructure systems and processes, Sustainable Cities and Society, 2020, 102327. 

[8] Tingting Zhao, Yu (Marco) Nie, Yi Zhang. Extended spectral envelope method for detecting and analyzing traffic oscillations. Transportation Research Part B: Methodological, 2014, 61: 1-16.

[9] Tingting Zhao, Zhi-heng Li, Bing-yan Huang, Bei-peng Mu, Yi Zhang. Exploring the influence of traveller information on the Macroscopic Fundamental Diagrams. IET Intelligent Transport Systems, 2014, 8(1). 

[10] Tingting Zhao, Yi Zhang, Bingyan Huang. Random Matrix Theory-based urban traffic cross-correlation analysis and its application on traffic incident impact analysis. Tsinghua Science and Technology, 2012, 17(1): 104-112. 

[11] 赵婷婷, 张毅, 周彧, 冯树民. 城市路网交通流空间互相关性分析. 清华大学学报，2011,51(3):313-317.

[12] Yong Zhao, Xinyuan Zhang, Tingting Zhao, et al. Optical salinity sensor system based on fiber optic array. IEEE Sensors Journal, 2009, 9(9): 1148-1153. 

[13] 赵婷婷, 赵勇, 张毅. 基于光纤阵列的二维微角位移传感器. 光学学报, 2009, 29(4)：874-878.

会议论文

[14] Dingkang Hu, Tingting Zhao*, Yu Zhang, Wei Ma. Road Network Accessibility Analysis Based on Dynamic Diversity Entropy, Proceedings of the 24th COTA International Conference of Transportation Professionals, Shen Zhen, China, 2024.

[15] 孙昱平，赵婷婷*. 多区间中断场景下城市轨道交通系统韧性评估，2024世界交通运输大会论文集, 2024. (推荐论文奖)

[16] Tingting Zhao, Yu Marco Nie, Xing Wu, Yi Zhang. Empirical analysis of the dependence structure in traffic data using copula function, Proceedings of 2014 IEEE International Conference on Service Operations and Logistics, and Informatics, Qing Dao, China, 2014.

[17] Tingting Zhao, Zhiheng Li, Yi Zhang, et al. Exploring the influence of real-time traveler information on the Macroscopic Fundamental Diagrams. 11th International Conference of Chinese Transportation Professionals (ICCTP), Nanjing, China, 2011:170. (最佳论文奖)

[18] Tingting Zhao, Li Li, Jianming Hu, et al. Detection of urban traffic flow's synchronized oscillations using Spectral Envelope. 12th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC '09), St. Louis, MO, USA, 2009: 84-89.

[19] 赵婷婷, 靳雪翔，吉岩，张毅等. 中国部分城市公交站点网络拉普拉斯谱分析. 中国人工智能学会第13届全国学术年会(CAAI-13), 2009:904-909.

[20] Bingyan Huang, Tingting Zhao, Yi Zhang. Traffic incident impact analysis with Random Matrix Theory and cluster analysis, IEEE International Conference on Emergency Management and Management Sciences (ICEMMS), 2010, Beijing, China. (指导第一作者开展研究工作)

[21] Beipeng Mu, Jianming Hu, Tingting Zhao, et al. Evaluating the performance of link travel time estimation based on floating car data, 2010 International Conference on Optoelectronics and Image Processing, Changsha, China, 2010. (指导第一作者开展研究工作)

专著/译著

专利

国际专利

Tingting Zhao, Yu Zhang. A System and Method for Infrastructure Restoration Plan Optimization，2022 （美国专利）.

软件著作权

获奖与荣誉

北京交通大学本科毕业设计优秀指导教师

第二十三届COTA国际交通科技年会优秀领域编辑奖

2024世界交通运输大会（WTC）优秀技术委员会委员

WTC、ICCTP等会议最佳论文奖

城市区域交通状态分析理论与方法   中国智能交通协会科学技术奖    二等奖    2012年度  

社会兼职

审稿人   

    系统工程理论与实践

    长安大学学报

    IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems

       Transportmetrica A: Transport Science

       Natural Hazards

       Journal of Advanced Transportation

TRB – ABR20 - Standing Committee on the Logistics of Disaster Response and Business Continuity, ABR30 - Standing Committee on Emergency Evacuations, AHB25 - Standing Committee on Traffic Signal Systems

IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems

CICTP

学术组织 

世界交通运输大会（WTC）技术委员会委员

American Society of Civil Engineers (ASCE)，T&DI AI in Transportation Committee Member 

Institute of Transportation Engineers (ITE)，Member

Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS), Member

Transportation Research Board (TRB), Member

组织会议分论坛

INFORMS Annual Conference – session on Data Science and Machine Learning for Critical Infrastructures (Transportation, Cyber, Power, etc.)