教育經(jīng)歷
2011/10-2014/03，名古屋大學(xué)（日本），環(huán)境學(xué)研究科，博士，導(dǎo)師：森川高行
2009/08-2011/07，東南大學(xué)，交通學(xué)院，碩士，導(dǎo)師：程琳
2004/08-2008/07，東南大學(xué)，交通學(xué)院，本科
工作經(jīng)歷
2014/08-至今，東南大學(xué)，交通學(xué)院，講師，副教授
2014/03-2014/08，名古屋大學(xué)（日本），Green Mobility Collaborative Research Center，博士后研究員，合作導(dǎo)師：森川高行教授
2014/10-2015/01，Singapore-MIT Alliance for Research and Technology（新加坡），研究助理，合作導(dǎo)師：Prof.Moshe E. Ben-Akiva
2008/08-2009/07，內(nèi)蒙古準(zhǔn)格爾旗第一中學(xué)，支教志愿者
主持或參加科研項目
國內(nèi)項目
國家自然科學(xué)基金青年項目，51608115，考慮活動日程的多模式交通網(wǎng)絡(luò)廣義路徑選擇建模，2017/1-2019/12，20萬元，在研，主持；
國家自然科學(xué)基金國際合作與交流項目，515110143，低碳化進(jìn)程中城市多模式交通系統(tǒng)運營關(guān)鍵問題研究，2015/9-2018/8，300萬元，在研，子課題主持；
江蘇省基礎(chǔ)研究計劃青年基金項目，BK20150613，考慮全天活動鏈的多模式交通網(wǎng)絡(luò)下路徑選擇建模研究，2015/7-2018/6，20萬元，在研，主持；
中國工程院重大咨詢研究項目課題,中國城市建設(shè)可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略研究,2017/1-2018/12，720萬元，在研，參加；
國家自然科學(xué)基金面上項目，51578150，考慮觀測數(shù)據(jù)隨機(jī)性的OD矩陣貝葉斯估計方法，2016/1-2018/12，65.78萬元，在研，參加；
國家自然科學(xué)基金青年項目，51508094，快速道路常發(fā)性擁堵瓶頸路段限速設(shè)計與優(yōu)化，2016/1-2018/12，23萬元，在研，參加；
國家自然科學(xué)基金青年項目，51508093，城市道路網(wǎng)絡(luò)的交通安全評價與優(yōu)化設(shè)計方法研究，2016/1-2018/12，23.8萬元，在研，參加；
國外項目
法國米其林公司、豐田公司合作項目：面向電動車與混合動力車的low RR輪胎在實際交通情景下的能耗分析等相關(guān)模型開發(fā)（譯）、2014/04-2014/08，主要研究者，負(fù)責(zé)交通仿真模塊。
新加坡-麻省理工合作研究中心項目：開發(fā)新加坡一體化交通仿真平臺SimMobility（譯）、2013/10-2014/01，參與人員，負(fù)責(zé)路徑選擇模型的構(gòu)建與基于出租車GPS數(shù)據(jù)的參數(shù)估計。
世紀(jì)高通公司合作項目：基于出租車GPS數(shù)據(jù)的交通信息服務(wù)（譯）、2011/10-2012/04，主要研究者，負(fù)責(zé)基于GPS數(shù)據(jù)出行者路徑狀態(tài)感知與路徑選擇建模。
代表論著
(1)Li, D. # *, Miwa, T., Morikawa, T. (2016) Modeling time-of-day car use behavior: A Bayesian network approach. Transportation Research Part D: Transport and Environment 47, 54-66.
(2)Li, D.# *, Miwa, T., Morikawa, T., Liu, P. (2016) Incorporating observed and unobserved heterogeneity in route choice analysis with sampled choice sets. Transportation Research Part C: Emerging Technologies 67, 31-46.
(3)Li, D. # *, Miwa, T., Morikawa, T. (2015) Analysis of Vehiclesu2019 Daily Fuel Consumption Frontiers with Long-Term Controller Area Network Data. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 100-109.
(4)Li, D. # *, Miwa T., and Morikawa T., Considering En-Route Choices in Utility-Based Route Choice Modelling. Networks and Spatial Economics, 2014. 14(3-4): p. 581-604.
(5)Li, D. # *, Miwa T., and Morikawa T., Analysis of Car Usage Time Frontiers Incorporating Both Inter-and Intraindividual Variation with GPS Data. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2014. 2413(1): p. 13-23.
(6)Li, D. # *, Miwa T., and Morikawa T., Dynamic Route Choice Behavior Analysis Considering En Route Learning and Choices. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2013. 2383(1): p. 1-9.
(7)Li, D. # *, Miwa T., and Morikawa T., Use of Private Probe Data in Route Choice Analysis to Explore Heterogeneity in Drivers’ Familiarity with Origin-Destination Pairs. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2013. 2338(1): p. 20-28.
(8)Li, D. # *, Cheng L., and Ma J., Incident Duration Prediction Based on Latent Gaussian Naive Bayesian classifier. International Journal of Computational Intelligence Systems, 2011. 4(3): p. 345-352.
