硕士生导师 - 刘杰

刘杰，男，1993年9月生，四川德昌人，博士，副教授。博士，副教授。剑桥大学博士后，剑桥大学圣埃德蒙德学院研究员，欧盟“玛丽居里学者”，云南省人才。

2019年-2021年在美国马里兰大学博士联合培养，2024年入选欧盟“玛丽居里学者”，于剑桥大学开展研究。主持欧盟玛丽居里学者项目、国家自然基金青年科学基金项目（C类）、云南省兴滇人才项目等国家级和省部级项目5项。发表科研论文40余篇，授权专利6项，担任多本期刊青年编委。

刘杰 副教授

主要研究方向

1、交通韧性、可靠性

2、交通运营管理、大数据挖掘与运用

3、灾害应急管理与社会可持续性

主要科研项目

1、欧盟“玛丽居⾥学者”项⽬（Marie Skłodowska-Curie Actions）：Measuring and enhancing the road infrastructure network resilience to climate change，2024.01~2026.12（主持）；

2、国家自然基金青年科学基金项目（C类）：暴雨内涝下地铁-公交复合网络性能演化机理与韧性保障优化，2026.01~2028.12（主持）；

3、云南省人才项目（兴滇英才）青年项目：应对气候灾害的城市多模式交通复合网络韧性评估与保障研究2025.01-2029.12（主持）；

4、云南省青年基金：⾯向乘客出⾏的城市轨道交通⽹络脆弱性评估⽅法，2023.06~2025.05 （主持）；

5、云南省面上项目：强⼲扰事件下公路⽹络运行保障优化，2024.03~2027.02（主持）；

6、昆明理工大学双一流交叉研究项目：多源数据驱动的城市公共交通复合网络可靠性研究，2023.01~2023.12（主持）；

7、教育部哲学社会科学实验室开放课题：级联失效下跨境关键基础设施网络韧性评估与优化，2025.01~2026.01（主持）；

8、企业委托课题：智慧旅游⽹约⻋运营服务规范，2023.09~2025.06 （主持）；

9、企业横向课题：贵阳高速公路路衍经济开发研究，2023.1~2025.12 (主持)；

主要科研成果

[1] Liu, J., Xu, Z., Li, W., & Macaskill, K. (2026). Beyond Waterlogging: Evaluating the Impact of Extreme Rainfall on the Road Network. Reliability Engineering & System Safety, 112308.

[2] Liu, J., Xu, Z., Wan, L., & MacAskill, K. (2026). Road Transport Resilience under Extreme Rainfall: Integrating Multiple Impact Factors and Delay Propagation. International Journal of Disaster Risk Reduction, 106024.

[3] Liu, J., Liu, W., Li, X., Chen, A., Schonfeld, P. M., & Du, B. (2025). Hybrid Ensemble Learning Model Combining BERT and CNN for Predicting Urban Rail Transit Accident Consequences. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.

[4] Liu, J., He, M., Schonfeld, P. M., Kato, H., & Li, A. (2022). Measures of accessibility incorporating time reliability for an urban rail transit network: A case study in Wuhan, China. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 165, 471-489.

[5] Liu, J., Schonfeld, P. M., Zhan, S., Wang, K. C., & Peng, Q. (2022). Reducing an urban rail transit network’s passenger-oriented vulnerability by adding turn-back tracks. Transportmetrica B: Transport Dynamics, 10(1), 667-692.

[6]专利：基于集成学习模型预测城市轨道交通事故后果的方法

[7]专利：用于测量和最小化城轨网络脆弱性的方法

[8]专利： 一种城市轨道交通网络出行时间可靠性预测方法

[9]专利：一种交通事故三支致因规则的快速提取方法及系统

[10]专利：一种基于订单数据的共享电动自行车系统使用效率测算方法、系统、设备及存储介质

联系方式

电子邮箱：liu_jie521188@163.com // jieliu@kust.edu.cn