基本情况
姓名：刘希亮
职称：中级
职务：讲师
教育经历：
2002/09-2007/07，同济大学，土木工程学院，学士
2009/09-2011/07，中国矿业大学（北京），地球科学与测绘工程学院，硕士，导师：赵学胜 教授
2011/09-2015/07，中国科学院地理科学与资源研究所，资源与环境信息系统国家重点实验室，博士，导师：陆锋 研究员
2015/07-2018/10，中国科学院地理科学与资源研究所，博士后，合作导师：王绍强 研究员，陆锋 研究员
研究方向
GIS、智能交通、智慧城市、时空大数据、区块链，物联网，遥感，认知计算
科研项目
1.主持项目
1) 国家自然科学基金青年基金，41601421，时序地理空间数据层叠泛化建模，2017/01-2019/12，已结题；
2) 中国科学院重点部署项目，ZDRW-ZS-2016-6-3-3，印度洋运输网络健壮性评价与扰动因子分析，2016/01-2018/12，已结题；
3) 中国博士后科学基金第58批面上资助，2015M581158，2015/11-2018/11，已结题；
4) 北京工业大学2019年“筑基工程”新入校博士教师启动经费项目，融合非参数分析与机器学习的时序空间数据挖掘，2019-01至2019-12,5万元，已结题；
5) 北京市残联，北京市残疾人基层服务机构免费上网运维经费政府采购项目数据资源体系规划咨询服务，2019-01至2019-12，已结题；
6) 北京工业大学,实验室专项及开放课题, 040000514122609,基于高分遥感影像与多源数据建筑物屋顶光伏长时序碳减排量精算, 2022-01至2022-12, 5万元,结题;
7) 集美大学航海学院-船舶辅助导航技术国家地方联合工程研究中心,开放基金资助, JMCBZD202013,基于海上交通大数据的船舶行为异常细粒度深度集成挖掘, 2020-05至2022-05,结题；
2.参与项目
1) 国家重点研发计划，“物联网与智慧城市关键技术及示范”2020年度重点专项，面向城市宜居的认知计算与一体化服务平台及其应用示范（2020YFB2104400），2020至2023，已结题；
2) 国家自然科学基金委,国家自然科学基金青年基金, 62202018,基于路网层次超图和时空知识图谱的深度学习交通预测方法研究, 2023-01至2025-12,在研；
3) 3)中国联合网络通信有限公司,技术开发, 40106001201901, 2018-2020年中国联通总部ECS系统取号能力开放平台应用软件日常迭代工程项目, 2019-12至2025-03,在研；
4) 中国联合网络通信有限公司,技术开发, CU12-1001-2019-001212, 2019年-2020年中国联通总部电子商务ECS系统创新业务能力封装平台应用软件新增迭代开发工程, 2019-12至2024-03，在研；
5) 国家重点研发计划，“冬奥会首钢赛区数字化生态创意设计研究与示范”项目，首钢赛区数字化生态自适应协同管控集成服务系统设计与开发（SQ2020YFB040137），2020至2022，已结题；
6) 国家863计划重大项目课题，2013AA12A205基于位置标识社会网络构建与在线信息服务技术，2013-01至2015-12，已结题；
7) 国家“863”“位置信息搜索与智能服务技术”中的“十二五”地球观测与导航领域重大项目“导航与位置服务关键技术及应用示范”位置信息搜索与智能服务技术（2012AA12A211），已结题；
8) 国家自然科学基金面上项目，41101149，面向个体行为时空过程的城市居民活动表达与分析方法，2012-01至2014-12，已结题；
9) 国家自然科学基金委员会,面上项目, 41771476,基于轨迹数据的空间移动行为预测与位置推荐, 2018-01-01至2021-12-31,结题；
10) 国家重点研发计划子课题，室内大数据聚合与分析技术，2016-07至2020-12，已结题；
11) 国家自然科学基金重点项目课题，地理知识图搜索引擎构建技术，2017-01至2021-12，已结题；
12) 国家自然科学基金重点项目，网络文本蕴含地理信息理解与知识图构建，41631177，已结题；
13) 国家自然科学基金青年科学基金，移动对象多维索引与联合查询方法，41401460，2014至2017年，已结题；
14) 国家自然科学基金面上基金，城市人群移动聚集与结构动态模式分析方法，41571431，2015至2019年，已结题；
15) 国家自然科学基金委员会,面上项目, 41771436,室内多源异构时空数据一体化建模与联合查询, 2018-01-01至2021-12-31，已结题；
16) 北京市科委“市区两级重大紧迫任务科技支撑”，Z181100009818024， 绿色智慧乡村关键技术与集成应用研究，2018-01至2020-12，已结题，实际负责人；
17) 北京国家速滑馆经营有限责任公司，KJY20190972，国家速滑馆智能化服务关键技术研究与应用项目，2019-07至2020-12，已结题，实际负责人；
18) 国家自然科学基金委, 国家自然科学基金青年基金, 62202018, 基于路网层次超图和时空知识图谱的深度学习交通预测方法研究, 2023-01 至 2025-12, 在研。
获奖情况
1) 《地球信息科学学报》优秀审稿专家（2020,2021,2022）；
2) 2021年第十届“中国软件杯”大学生软件设计大赛全国二等奖；
3) 2021年全国创新创业优秀博士后；
4) 2021年第一届全国博士后创新创业大赛揭榜领题赛金奖；
5) 2022北京工业大学信息学部青年教师基本功比赛二等奖；
6) 2022年第一届“创青春”中国青年碳中和创新创业大赛华北赛区学术组优胜奖；
7) 2022年第三届北京工业大学教师教学创新大赛教学设计创新奖；
8) 2022年北京工业大学第三批抗“疫”主题课程思政优秀案例奖；
9) 2023年北京工业大学青年教师教学基本功比赛优秀奖；
10) Liu Xiliang，A stacked generalization framework for city traffic related geospatial data analysis, Asia-Pacific Web Conference on Web Technologies and Applications, APWeb 2016，最佳论文奖；
代表性研究成果
1.论文
1) Liu Xiliang, Lu Feng, Zhang Hengcai, Qiu Peiyuan. Estimating Beijing's travel delays at intersections with floating car data. In: ACM SIGSPATIAL IWCTS’12, November 6, 2012, Redondo Beach, CA, USA.
2) Liu Xiliang, Lu Feng, Zhang Hengcai, Qiu Peiyuan. Intersection delay estimation from floating car data via principal curves: a case study on Beijing's road network, Frontiers of Earth Science, 2013.6, 7(2): 206-216.
3) Xiliang Liu, Feng Lu*. ST-CRF: A Novel Map Matching Approach for Low-frequency Floating Car Data. IWGS 2015.
4) Xiliang Liu, Feng Lu*, Kang Liu, Peiyuan Qiu, Li Yu, Mingxiao Li. A Principal Curve-based method for Geospatial Data Smoothing. GIScience 2016.
5) Kang Liu, Peiyuan Qiu, Mingxiao Li,Xiliang Liu*, and Feng Lu. 2016. Exploring urban travel routes’ characteristics from a geometric perspective. In Proceedings of the 24th International Conference on Geoinformatics (Geoinformatics 2016), 1–6.
6) X. Liu, K. Liu, M. Li and F. Lu, "A ST-CRF Map-Matching Method for Low-Frequency Floating Car Data," in IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 18, no. 5, pp. 1241-1254, May 2017, doi: 10.1109/TITS.2016.2604484.
7) Xiliang Liu, Kang Liu, Mingxiao Li, Feng Lu, Mengdi Liao, Ren Yang. SHE: Stepwise Heterogeneous Ensemble Method for Citywide Traffic Analysis. 1st Workshop on Prediction of Human Mobility at ACM SIGSPATIAL 2017.
8) Li, S., Zhang, S., Chen, L., Chen, H., Liu, X., & Lin, S. (2020, December). An attention based deep reinforcement learning method for virtual network function placement. In 2020 IEEE 6th International Conference on Computer and Communications (ICCC) (pp. 1005-1009). IEEE.
9) Junjie Zhao, Shaofu Lin,Xiliang Liu*, Jinhai Chen, Yumin Zhang, and Qiang Mei. 2021.ST-CCN-PM2.5:Fine-grained PM2.5 concentration prediction via spatialtemporal causal convolution network. In ARIC’21: 4th SIGSPATIAL International Workshop on Advances in Resilient and Intelligent Cities Proceedings, November 2-5, 2021, Beijing, China. ACM, New York, NY, USA, 8 pages.
10) Shaofu Lin; Chang Zhang; Lei Ding; Jing Zhang;Xiliang Liu*; Guihong Chen; S K Wang; Jinchuan Chai ; Accurate Recognition of Building Rooftops and Assessment of Long-Term Carbon Emission Reduction from Rooftop Solar Photovoltaic Systems Fusing GF-2 and Multi-Source Data, Remote Sensing, 2022, 14(13): 3144-3144.
11) Shaofu Lin; Junjie Zhao; Jianqiang Li;Xiliang Liu*; Yumin Zhang; Shaohua Wang; Qiang Mei; Zhuodong Chen; Yuyao Gao ; A Spatial–Temporal Causal Convolution Network Framework for Accurate and Fine-Grained PM2.5 Concentration Prediction, Entropy, 2022, 24(8): 1125-1125.
12) Xiliang Liu*; Junjie Zhao; Shaofu Lin; Jianqiang Li; Shaohua Wang; Yumin Zhang; Yuyao Gao; Jinchuan Chai ; Fine-Grained Individual Air Quality Index (IAQI) Prediction Based on SpatialTemporal Causal Convolution Network: A Case Study of Shanghai, Atmosphere, 2022, 13(6): 959-959.
13) Xiaolin Chang, Shaofu Lin, and Xiliang Liu*. 2022. A Fast Unsupervised Spatial Temporal Trajectory Similarity Measure Based on Trajectory Image Structure Matching. In Proceedings of of 3st ACM SIGKDD Workshop on Deep Learning for Spatiotemporal Data, Applications, and Systems (DeepSpatial ’22). ACM, New York, NY, USA, 8 pages. https://doi.org/0.0
14) Lin, S., Zhao, J., Li, J., Liu, X*., Zhang, Y., Wang, S., ... & Gao,. A Spatial–Temporal Causal Convolution Network Framework for Accurate and Fine-Grained PM2. 5 Concentration Prediction[J]. Entropy, 2022, 24(8): 1125.
15) Chang X, Lin S, Liu X*. TISM-CAE: A Fast Unsupervised Learning Method for Trajectory Similarity Measure via Convolutional Auto-Encoder[C]//Proceedings of the 7th International Conference on Cyber Security and Information Engineering. 2022: 140-148.
16) Su, H., Pan, M. S., Chen, H., & Liu, X. MDP-Based MAC Protocol for WBANs in Edge-Enabled eHealth Systems[J]. Electronics, 2023, 12(4): 947.
17) Lin S, Yao X, Liu X*, et al. MS-AGAN: Road Extraction via Multi-Scale Information Fusion and Asymmetric Generative Adversarial Networks from High-Resolution Remote Sensing Images under Complex Backgrounds[J]. Remote Sensing, 2023, 15(13): 3367.
18) He, Z., Zhang, J. D., Chow, C. Y., Li, N., Liu, X., Lin, P., Sun, X.. Pairwise and Hyper-correlations Based Spatiotemporal Neural Networks for Traffic Speed Predictions[C]//2023 24th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM). IEEE, 2023: 235-244.
19) Huang, Y.; Zhou, Z.; Wang, Z.; Zhi, X.; Liu, X*. TimesNet-PM2.5: Interpretable TimesNet for Disentangling Intraperiod and Interperiod Variations in PM2.5 Prediction. Atmosphere 2023, 14, 1604. https://doi.org/10.3390/ atmos14111604
20) Yao X, Lin S, Liu X*, et al. Road extraction by using asymmetrical GAN framework and structural similarity loss[C]//Proceedings of the 16th ACM SIGSPATIAL International Workshop on Computational Transportation Science. 2023: 70-77.
21) Qiang Mei, Hu Qinyou, Yu Hu, Yang Yang, Liang Xi Liu, Zishuo Huang, Peng Wang ,The Impact of the trend of Green Energy and COVID-19 epidemic on the Evolution and vulnerability of LNG Transportation Network in Europe, Ocean and Coastal Management, 2023, Under review.
22) Xiliang Liu, Xiaoying Zhi , Peng Wang *, Qiang Mei , Haoru Su , Zhixiang He 1An Improved DBSCAN Clustering Method for AIS Trajectories Incorporating DP Compression and Discrete Fréchet Distance, Lecture Notes in Computer Science (LNCS), 2024, Accepted.
23) Xiliang Liu, Xiaoying Zhi, Qiang Mei, Peng Wang, Haoru Su, Jiayi Wang, HPO-LGBM-DRI: Dynamic Recognition Interval Estimation for Imbalanced Fraud Call via HPO-LGBM, Lecture Notes in Computer Science (LNCS), 2024, Accepted.
24) Shaofu Lin, Yuying Zhang, Xiliang Liu*, Qiang Mei, Xiaoying Zhi, Incorporating the Third Law of Geography with SAM-CNN-Transformer for Fine-grained Non-stationary Air Quality Predictive Learning, Expert Systems With Applications, 2024, Under review.
25) Shaofu Lin, Lei Huang, Xiliang Liu*, Guihong Chen, Zhe Fu*. A Construction Waste Landfill Dataset of Two Districts in Beijing, China from High Resolution Satellite Images. Scientific Data, 2024, Under review.
26) Lei Huang, Shaofu Lin*, Xiliang Liu*, Shaohua Wang, Guihong Chen, Qiang Mei, Zhe Fu. The Cost of Urban Renewal: Annual Construction Waste Estimation via Multi-Task Information Extraction and Attention-Enhancing Networks in Changping District, Beijing. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024, Under review.
27) 刘希亮,赵学胜,陆锋,孙文斌.基于GA_SVM的露天矿抛掷爆破抛掷率预测.煤炭学报, 2012, 37(12): 1999-2005.
28) 刘希亮,陆锋*.适于城市交通时序空间数据预测的层叠泛化模型.地球信息科学学报, 2015,17(12 ): 1474-1482.
29) 刘希亮,程诗奋,余丽,刘康,陆锋*.架起GIS与计算机科学的桥梁:ACM SIGSPATIAL 2015会议综述.地球信息科学学报, 2016,18(11 ): 1448-1455.
30) 李硕朋,齐思宇,林绍福,刘希亮,陈华敏. 图神经网络及其在通信网络领域应用综述[J]. Journal of Beijing University of Technology, 2021, 47(8).
31) 梅强,胡勤友,刘希亮等.全球LNG海上运输网络演化及中国贸易现状分析[J].地球信息科学学报,2022,24(9):1701-1716.
32) 张羽民，赵俊杰，梅强，刘希亮*，等.一种面向细粒度空气质量分指数(IAQI)预测的时空因果卷积模型[J].地球信息科学学报,2023,25(1):115-130.
33) 林绍福,李松静,刘希亮*.轻量级柱面线杆标识牌字符识别算法[J].计算机工程与设计,2023,44(08):2498-2505.DOI:10.16208/j.issn1000-7024.2023.08.034.
34) 刘希亮*,赵俊杰, 张羽民,李建强,梅强,陈卓栋.基于时空认知膨胀卷积网络与多源影响因素的PM2.5细粒度预测模型.北京工业大学学报, 2024, 已接收.
35) 杨灵运,赵千川,严海蓉,唐蕾,石伟,姚昕,智晓颖,刘希亮*. 基于工业操作系统大数据湖的BOM集成模式, 计算机应用研究, 2024, 已接受.
36) 黄磊,林绍福,刘希亮*;陈桂红,梅强,付哲. 高分遥感影像与多尺度特征融合注意力增强网络的城市建筑垃圾产量精算方法.测绘学报. 2024, 在审.
3.专利
1) 刘希亮,姚昕,张畅,林绍福. 一种利用高分辨遥感影像计算建筑物屋顶光伏区可改造区减碳量的方法, 2022-1-22, 中国, 202111482807.X
2) 刘希亮,赵俊杰,张羽民. 一种基于ST-CCN-PM2.5的细粒度PM2.5浓度预测模型, 2021-11-29. 中国, 202111428869.2
3) 刘希亮,张羽民,赵俊杰,高雨瑶,李建强,石宇良. 一种基于空间时域卷积网络的PM10浓度精细化预测模型, 2022-6-30, 中国, 202210367649.1
4) 刘希亮,高雨瑶,赵俊杰,张羽民,李建强,林绍福. 一种基于NGBoost算法的PM2.5浓度长时间序列预测方法, 2022-6-30, 中国, 202210268175.5
5) 林绍福,张毓莹,刘希亮,赵俊杰. 基于 CBAM-CNN-Transformer 的时空注意力细粒度 PM2.5 浓度预测方法, 中国，202310928623.4
6) 林绍福,姚昕,刘希亮,黄磊. 基于多源数据融合的路面光伏改造减碳量评估方法, 中国, 202311312880.1
7) 刘希亮,程雪琪,李建强,黄磊. 一种基于 UIE 模型的空气污染投诉信息文本抽取方法, 中国, 202310928625.3
8) 刘希亮,智晓颖,张毓莹,黄磊. 一种面向数据不平衡分布的空气质量异常检测方法. 中国, 202310928618.3
9) 刘希亮,智晓颖,赵俊杰. 一种基于误差优化自动编码器模型的空气质量异常检测方法. 中国, 202311051456.6
10) 林绍福,张畅,刘希亮,姚昕. 基于 GF-2 遥感影像多尺度建筑物屋顶提取的 ADSN_DeepLabv3+网络. 中国, 202310317304.X
11) 林绍福,黄磊,刘希亮. 一种基于 RDSA-DeepLabV3+网络的建筑垃圾年产量精算方法. 中国, 202310929948.4
3.软著
1) 基于NB-IoT和Wi-Fi技术的智能建筑室内生态系统V1.0. 中国, 2019SR0218893
2) 物联网业务特征提取分类的软件[简称:物联网业务特征提取分类]V1.0. 中国, 2020SR0093878
3) 基于ST-CCN PM2.5的PM2.5浓度预测软件[简称:PM2.5浓度预测软件]V1.0. 中国, 22022SR0024287
4) 基于DeepLabv3+网络的建筑物屋顶识别软件[简称:DeepLabv3+屋顶识别软件]V1.0. 中国, 2022SR0490406
5) 基于多维因素空气质量指数预测软件[简称:空气质量指数预测软件]V1.0 2022SR0353957
6) 基于UIE模型的空气污染信息提取软件V1.0, 中国, 2023SR1204047
7) 基于改进ResNet34的集成遥感道路场景山地道路提取软件[简称:改进ResNet34山地道路提取软件]V1.0. 中国, 2023SR1366701
招生要求
热切欢迎有志于从事GIS、遥感、大数据、时空数据挖掘、物联网等相关研究方向的同学报考！本研究组当前汇聚了中科院地理所、中科院空天院、中科院自动化所、中科院计算所、铁科院、北京林业大学、集美大学等多家研究单位的优质资源，在数据、算法、实习以及生活方面提供一切可能，希望在未来的科研与生活方面，我们成为一起合作的朋友！
