简历
罗歆兰
城市空间行为 · ABM · RL · LLM
教育背景
相关课程：地理空间信息分析方法(96/100)；时空行为与规划(92/100)；规划定量分析(87/100)
相关课程：Python 程序设计导论；城市分析方法；城市道路与交通
项目/经历
项目一：高密度校园就餐行为建模与智能体仿真 [项目负责人]
- 阶段一（2024.01–2025.05）：融合 600万+ 刷卡、课表、门禁、天气、距离等数据，重建 ≈2.78万名学生就餐序列；提出熵型时空集中指数；建立 MNL 与 IRL 进行时间/地点选择建模。
- 遗传算法评估需求管理策略（如错峰上课、宿舍调整），峰时排队事件降至约 57%，空间失衡下降约 18.5%。
- 阶段二（2024.07–）：将 Mesa ABM 与 LLM（DeepSeek）耦合为认知引擎，覆盖出发时刻/地点/方式/路径；引入记忆增强推理与可解释文本理据；实现拥挤与步/骑行通道拥堵动态感知；时间–地点联合预测 Top-3≈54%，优于 MNL、接近 IRL。
项目二：城市通勤拥堵行为分析与仿真平台 [成员]
- 移动信令数据预处理：停留点识别、通勤路径序列抽象、栅格化时空表征。
- 搭建轨迹可视化与行为模式对比看板，识别通勤链与同步化出行行为。
- 配置仿真情景并解读结果，共同完成平台开发并获得软著登记。
课程《城市分析方法》 [助教]
- 批改 SPSS/NLOGIT 统计作业并在课堂汇总讲评与答疑。
论文与发表
- Luo, X., Hu, Y., Zhu, W., & Wang, D. (2025). Behavioral Demand Management for Sustainable Campus Dining: An Integrated Spatiotemporal Optimization Approach. Socio-Economic Planning Sciences.（在审）
- Hu, Y., Luo, X., Liu, Y., Wei, D., & Wang, D. (2025). 从分化到整合：规划范式的时空转向与策略探索. 《城市发展研究》.（已接收）
- Chen, Z., Luo, X., Wang, D., You, Z., & Zhou, X. (2024). 上海地铁9号线早高峰拥挤缓解的时空行为规划策略研究. 《上海城市规划》, 4:132–139.
技能
- 研究与建模：时空行为分析；离散选择/逆强化学习；智能体仿真；基于 LLM 的决策仿真
- 技术栈：Python（pandas、geopandas、NumPy、PyTorch）、LangChain、Mesa ABM、Bokeh/Plotly
- 语言：中文（母语）、英文（IELTS 6.5）
荣誉与奖项
- 上海市优秀毕业生（本科），2023
- 同济大学本科生一等奖学金，2019、2022
- 同济大学本科生二等奖学金，2020、2021