4月7日晚7点半，数聚西海岸科学讲堂——研究生讲坛第139期在J9-433成功举办。数学学院2020级数学专业硕士贾秀燕作了题为“Short-term traffic state prediction from latent structures : Accuracy vs. efficiency”的报告。本次讲坛邀请的点评嘉宾是数学学院孙秋霞老师。学院40余名研究生参加了此次讲坛，本次讲坛由科技部宋立凤主持。

       本期讲坛的主讲人贾秀燕主要讲述了一种基于偏最小二乘法(PLS)的短期交通状态预测算法。首先，针对深度学习模型对复杂非线性关系的建模能力，贾秀燕讲述了该模型在交通状态预测等诸多研究领域的良好应用前景。其次，由于深度学习模型在某些短期流量预测应用中存在局限性，贾秀燕提出了一种可以提高实时决策能力和便于洞察交通数据的预测算法——偏最小二乘法。接下来，贾秀燕在交通速度、出行时间和交通流量等方面简单介绍了一些交通预测的问题，并引出偏最小二乘回归的基础模型。随后，贾秀燕利用偏最小二乘算法分解原始交通状态数据，并在考虑预测器和响应变量之间的时空相关性的同时，将组件构造为原始预测器的线性组合。最后，贾秀燕通过三个真实案例验证所提出的偏最小二乘法的有效性，并得出结论：基于偏最小二乘法的回归方法比其他回归方法更具优势，包括处理预测变量多于观测值的情况的能力，对含有噪声和冗余信息的数据集的鲁棒性等优势。

       讲坛结束后，孙秋霞老师给大家总结了本次讲坛的主要内容，以幽默风趣的语言给大家再次讲解了偏最小二乘法(PLS)在短期交通状态预测方面的应用。老师鼓励我们多了解相关知识，利用良好的学习条件，积极发扬艰苦奋斗的精神，努力学习数学文化知识，争取为数学的发展贡献自己的力量。孙秋霞老师旁征博引、深入浅出的讲解，赢得了阵阵掌声，在场同学认真听取老师的点评，受益匪浅。本次讲坛让同学们涉猎了交通系统科学的相关知识，开阔了同学们的眼界。（通讯员：张馨予 田志兆 ）