大連理工大學優秀課題組 | 核心進階攻略分享-250407

機構致力於(yu) 為(wei) 學弟學妹提供大學規劃和科研輔導的實操攻略，我們(men) 邀請各領域富有經驗的學長老師，分享他們(men) 在頂尖實驗室摸爬滾打的實戰經驗與(yu) 方法論。我們(men) 不談空泛理論，隻分享經過檢驗的實戰方法和具體(ti) 策略，讓你看完即可行動！無論你是剛踏入大學校門的新生，還是已經開始科研探索的高年級學生，這裏都能找到適合你當前階段的實用建議和策略。讓我們(men) 一起規劃科研之路，衝(chong) 擊頂尖課題組！

研究簡介與(yu) 未來方向

今天我們(men) 分享的是大連理工大學交通運輸學院，智能交通係統這個(ge) 研究方向，和大家聊聊如何在大學四年裏做好規劃：

（1）大一大二咋打基礎？哪些課必須死磕？怎麽(me) 偷偷“混”進實驗室攢經驗？

（2）大三關(guan) 鍵期怎麽(me) 選導師、定課題？手把手教你從(cong) 讀文獻到寫(xie) 論文的秘訣！

（3）大四不管保研、考研還是留學，哪些“加分項”能讓你直接逆襲？比如專(zhuan) 利、競賽、牛導推薦信，今天咱全都掰開揉碎講！

智能交通係統(ITS)是將先進的信息技術、通信技術、控製技術及計算機技術等有效地集成應用於(yu) 整個(ge) 交通運輸管理體(ti) 係，從(cong) 而建立起一種在大範圍內(nei) 、全方位發揮作用的實時、準確、高效的綜合運輸和管理係統。近年來，大連理工大學在智能交通係統方向取得了長足的進步，特別是在車路協同、交通大數據分析和智能公交係統等領域。

據《交通運輸學院學科發展報告(2022)》顯示，大連理工大學交通學科在最新一輪學科評估中獲得A-評級，其中智能交通係統研究方向已成為(wei) 學院的重點發展方向之一。目前學院擁有"智能交通係統與(yu) 裝備"省部共建協同創新中心和"道路交通智能感知與(yu) 控製技術"交通運輸部重點實驗室。

最新研究熱點主要集中在以下幾個(ge) 方向：

1. 自動駕駛與(yu) 智能網聯汽車：根據中國工程院《智能網聯汽車技術發展戰略研究報告》，這一領域將在未來十年內(nei) 實現重大突破，大連理工在車輛環境感知、決(jue) 策控製算法方麵具有一定優(you) 勢。

2. 交通大數據與(yu) 人工智能融合：《交通強國建設綱要》明確提出發展智慧交通，大連理工的交通大數據分析平台已在多個(ge) 城市得到應用。

3. 智能公交與(yu) 共享出行係統：這是解決(jue) 城市擁堵的重要手段，學校與(yu) 大連市交通局合作開發的"智慧公交"係統已成為(wei) 示範工程。

4. 可持續交通係統：結合"雙碳"目標，智能交通係統如何降低能耗、減少排放，成為(wei) 新的研究熱點。

從(cong) 就業(ye) 前景看，智能交通係統專(zhuan) 業(ye) 畢業(ye) 生主要流向三大方向：一是交通管理部門，如各級交通運輸局；二是科研院所與(yu) 高校；三是相關(guan) 企業(ye) ，包括百度自動駕駛、滴滴出行、各大汽車企業(ye) 的智能網聯部門等。據教育部就業(ye) 質量報告顯示，相關(guan) 專(zhuan) 業(ye) 就業(ye) 率保持在95%以上，且薪資水平普遍高於(yu) 工科平均水平。

該領域國內(nei) 外升學解析

國內(nei) 考研與(yu) 保研

國內(nei) 考研方向，除了大連理工大學本校外，北京交通大學、同濟大學、東(dong) 南大學、重慶交通大學等高校的交通運輸工程學科都是不錯的選擇。根據2023年全國高校碩士研究生招生簡章，智能交通係統方向的考試科目通常包括：數學(一)、英語(一)、交通運輸工程基礎、專(zhuan) 業(ye) 課(通常包含智能交通係統、交通信息工程等內(nei) 容)。

我曾指導過一位大連理工的學生考取同濟大學交通運輸工程專(zhuan) 業(ye) 。他的備考策略值得借鑒：從(cong) 大三下學期開始，每天至少保證6小時的複習(xi) 時間，其中英語占1.5小時，數學占2.5小時，專(zhuan) 業(ye) 課占2小時。值得一提的是，他通過參與(yu) 學校的智能交通項目，對專(zhuan) 業(ye) 知識有了更深入的理解，這在專(zhuan) 業(ye) 課複習(xi) 中起到了事半功倍的效果。

保研方麵，大連理工大學交通學科有推免資格。根據學校官方《推薦優(you) 秀應屆本科畢業(ye) 生免試攻讀研究生工作管理辦法》，主要考量因素包括：學業(ye) 成績(占比70%)、科研創新能力(占比20%)、綜合素質(占比10%)。智能交通係統方向的學生，科研創新能力主要通過以下途徑體(ti) 現：參與(yu) 教師科研項目、發表學術論文、參加學科競賽(如"挑戰杯"、"互聯網+"大賽、智能車競賽等)、獲得專(zhuan) 利等。

國外留學

從(cong) 國際視野看，智能交通係統研究在美國、德國、新加坡等國家發展迅速。美國麻省理工學院、加州大學伯克利分校、新加坡南洋理工大學、德國慕尼黑工業(ye) 大學等都設有相關(guan) 專(zhuan) 業(ye) 。

以美國為(wei) 例，申請材料通常包括：GRE(一般要求320+)、托福(100+)或雅思(7.0+)、本科成績單(GPA 3.5+為(wei) 佳)、個(ge) 人陳述、推薦信、科研經曆等。根據QS世界大學排名交通科學與(yu) 技術專(zhuan) 業(ye) 排名，美國排名前三的院校分別是麻省理工學院、加州大學伯克利分校和佐治亞(ya) 理工學院。

我曾輔導一位學生成功申請到新加坡南洋理工大學的交通工程碩士項目。他的成功因素在於(yu) ：一是有兩(liang) 篇與(yu) 智能交通相關(guan) 的論文(一篇EI檢索，一篇國內(nei) 核心期刊)；二是參與(yu) 了"基於(yu) 深度學習(xi) 的交通流預測"項目並取得了實際成果；三是托福成績達到了105分；四是獲得了校級優(you) 秀畢業(ye) 設計。這些都是在我的指導下，從(cong) 大二開始一步步規劃和實施的結果。

直博選擇方麵，國內(nei) 985高校和中科院相關(guan) 研究所是主要選擇。要求較高，通常需要優(you) 秀的科研經曆和顯著的創新能力。例如，近年來華中科技大學、中科院自動化所等在智能交通領域的直博生，基本都有高水平論文發表經曆。

早期科研基礎啟蒙（1-2年級）

學科基礎構建

智能交通係統是一個(ge) 跨學科領域，需要紮實的基礎知識體(ti) 係。大一大二階段，除了學好專(zhuan) 業(ye) 必修課外，我建議學生額外關(guan) 注以下幾個(ge) 方向：

1. 數學基礎：除了高等數學、線性代數、概率論外，還應學習(xi) 優(you) 化理論、圖論等。可以選修數學係開設的相關(guan) 課程，或通過中國大學MOOC平台學習(xi) 清華、北大等名校的公開課。

2. 計算機基礎：編程能力是必備技能。Python是智能交通數據分析的首選語言，MATLAB適合進行交通仿真。我通常建議學生在大一就開始係統學習(xi) Python，並嚐試用其完成一些小項目，如交通數據可視化、簡單的交通流預測等。

3. 交通工程基礎：《交通工程學》《道路交通規劃》是核心課程，建議同時閱讀John D. Sterman的《交通係統動力學》等經典教材拓展視野。

4. 傳(chuan) 感器與(yu) 信號處理基礎：智能交通係統大量依賴各類傳(chuan) 感器數據，了解基本的信號處理原理非常重要。

在基礎啟蒙階段，我通常會(hui) 讓學生從(cong) 三個(ge) 層次進行：

第一層次是"廣泛閱讀"。我會(hui) 推薦IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、Transportation Research Part C等期刊的綜述文章，幫助學生建立對領域的整體(ti) 認識。

第二層次是"工具掌握"。我會(hui) 指導學生係統學習(xi) Python數據分析庫(如Pandas、NumPy、Matplotlib)，以及交通仿真軟件(如SUMO、VISSIM)的基本使用方法。我曾指導一位大一學生利用SUMO軟件模擬大連市某十字路口的交通流，並嚐試優(you) 化信號燈配時方案，這個(ge) 小項目極大地激發了他的學習(xi) 興(xing) 趣。

第三層次是"實驗室初步接觸"。大二學生可以嚐試聯係學院相關(guan) 實驗室，參與(yu) 一些基礎性工作。我建議學生先了解學院各個(ge) 導師的研究方向，然後有針對性地發郵件或當麵交流。不要急於(yu) 要求參與(yu) 高水平項目，而是應該表達學習(xi) 的態度和對科研的熱情。

初步科研經曆培養(yang) （2-3年級）

科研項目參與(yu)

大二下學期到大三是真正開始科研訓練的關(guan) 鍵期。這個(ge) 階段，我主要從(cong) 以下幾方麵指導學生：

1. 選擇合適的導師和項目：基於(yu) 前期的了解，選擇與(yu) 自己興(xing) 趣相符的研究方向。大連理工大學交通學院在車路協同和交通大數據方麵實力較強，如劉慶教授團隊的智能網聯汽車控製與(yu) 決(jue) 策研究、王淑榮教授團隊的交通大數據挖掘與(yu) 應用研究等，都是不錯的選擇。

2. 科研方法訓練：這一階段需要掌握科學研究的基本方法。我會(hui) 要求學生每周閱讀2-3篇相關(guan) 領域的高水平論文，並撰寫(xie) 讀書(shu) 筆記。同時，我會(hui) 教授論文檢索技巧，如如何使用Web of Science、Google Scholar等數據庫，如何篩選高質量文獻。

3. 參與(yu) 具體(ti) 研究項目：在導師指導下，參與(yu) 實際項目的某個(ge) 模塊。例如，我曾指導一位大三學生參與(yu) "基於(yu) 多源數據融合的城市交通擁堵預測"項目，負責數據預處理和初步模型構建部分。這個(ge) 過程中，他不僅(jin) 學會(hui) 了數據清洗、特征工程等實用技能，還對交通流理論有了更深的理解。

4. 初步成果產(chan) 出：鼓勵學生在這一階段產(chan) 出初步成果，如國內(nei) 會(hui) 議論文、科技競賽獲獎等。我指導的學生中，有一位在大三上學期就以第二作者身份在中國智能交通協會(hui) 年會(hui) 上發表了論文，這對他後來的保研起到了很大幫助。

在科研訓練中，我特別注重培養(yang) 學生的以下幾項能力：

· 文獻調研能力：教會(hui) 學生如何快速定位關(guan) 鍵文獻，提取有價(jia) 值信息，形成自己的研究思路。

· 數據處理能力：交通數據通常具有高維、非線性、時空相關(guan) 等特點，需要掌握相應的處理方法。

· 模型構建能力：從(cong) 簡單的統計模型到複雜的深度學習(xi) 模型，逐步提升建模能力。

· 學術交流能力：鼓勵學生參加組內(nei) 討論、學院學術沙龍，鍛煉學術表達和交流能力。

深入科研成果產(chan) 出（3-4年級）

獨立研究能力培養(yang)

大三下學期到大四是科研成果產(chan) 出的關(guan) 鍵期。這一階段，我主要從(cong) 以下幾方麵指導學生：

1. 獨立課題設計：在前期積累的基礎上，鼓勵學生提出自己的研究問題。例如，我指導過一位學生，他注意到現有的交通信號控製算法在麵對突發事件時表現不佳，於(yu) 是提出了一種結合強化學習(xi) 和知識圖譜的自適應信號控製方法，最終發表在SCI二區期刊上。

2. 高質量論文產(chan) 出：這一階段應爭(zheng) 取發表高水平論文。根據經驗，智能交通係統方向的高水平期刊包括：IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems(IF: 6.492)、Transportation Research Part C: Emerging Technologies(IF: 7.292)等。國內(nei) 期刊如《中國公路學報》《交通運輸工程學報》也是不錯的選擇。

3. 科技競賽深度參與(yu) ："互聯網+"大學生創新創業(ye) 大賽、"挑戰杯"全國大學生課外學術科技作品競賽等都設有智能交通相關(guan) 賽道。我曾指導一個(ge) 團隊參加"中國研究生智慧交通創新大賽"，基於(yu) 前期研究成果開發了一套"城市交通擁堵預警係統"，最終獲得了全國二等獎。

4. 專(zhuan) 利申請：鼓勵學生將研究成果轉化為(wei) 專(zhuan) 利。智能交通領域的專(zhuan) 利主要集中在方法發明和軟件著作權方麵。例如，我指導過的一個(ge) 學生團隊，基於(yu) 他們(men) 開發的"基於(yu) 視覺AI的非機動車違章智能識別係統"申請了三項發明專(zhuan) 利和兩(liang) 項軟件著作權。

在成果產(chan) 出階段，我特別注重培養(yang) 學生的創新能力和成果轉化能力。不僅(jin) 要發表論文，還要考慮研究成果如何應用於(yu) 實際問題解決(jue) 。例如，我指導的一個(ge) 畢業(ye) 設計項目"基於(yu) 多模態數據的共享單車需求預測係統"，不僅(jin) 發表了學術論文，還與(yu) 大連某共享單車企業(ye) 合作，將算法應用到實際運營中，取得了很好的效果。

升學申請與(yu) 科研成果的結合

無論是國內(nei) 考研、保研，還是出國留學，科研成果都是重要的加分項。在輔導學生申請時，我會(hui) 根據不同的目標給出針對性建議：

1. 保研：強調科研成果與(yu) 研究方向的契合度。如果目標是本校，可以提前與(yu) 意向導師溝通，參與(yu) 其項目；如果目標是外校，可以關(guan) 注目標院校導師的研究方向，有針對性地進行研究。

2. 考研：科研經曆可以體(ti) 現在複試中，特別是麵試環節。我曾指導一位考生在麵試中清晰地介紹自己的研究項目，獲得了麵試官的高度認可。

3. 出國留學：國外院校非常看重研究潛力。我指導過的一位申請美國大學的學生，在個(ge) 人陳述中詳細描述了自己參與(yu) 的"基於(yu) 強化學習(xi) 的自適應交通信號控製"項目，展示了解決(jue) 實際問題的能力，最終獲得了理想院校的錄取。

最後，我想強調的是，科研能力的培養(yang) 是一個(ge) 循序漸進的過程，需要踏實的學習(xi) 態度和持續的努力。在指導學生時，我始終堅持"基礎先行、興(xing) 趣驅動、問題導向、能力為(wei) 本"的原則，幫助他們(men) 在智能交通係統這一充滿活力的領域中找到自己的研究興(xing) 趣和發展方向。