教育背景
2019.09-2022.06 硕士，道路与铁道工程，河海大学，GPA：84.06/100
指导老师：陈景雅教授，
毕业论文：基于多尺度分解的短时交通流混合深度预测模型
2015.09-2019.06
学士，土木工程，江苏科技大学，GPA：3.05
指导老师：刘顺青教授
毕业论文：宁乡-汨罗新建二级公路设计
奖励与荣誉
2020-2021，国家奖学金
2020-2021，河海大学“科技之星”
2020-2021，河海大学“优秀研究生”
2019-2021，河海大学学业奖学金
2019，江苏科技大学“优秀毕业生”
2016-2017，江苏科技大学“志愿者服务先进个人”
2015-2018，江苏科技大学校三等奖学金
科研经历
1.基于基础数据的道路自动设计系统，（2019-2020）
对国内外相关研究进行调研总结，负责项目可行性研究报告的编写。
基于设计道路等级、GIS基本资料，提出一种高等级公路自动布线的系统框架。
2.沥青路面智能化施工监控系统技术应用研究报告，中国“互联网+”大学生创新创业大赛，（2019）
参与研究报告中拌合楼智能管控章节编写与修改，作为负责人参加院内评选汇报。
3.浙江金华拌合楼的施工状态智能监管，（2019）
提出一种基于休哈特控制图的拌合楼关键指标智能监管预警算法。
4.本科生创新创业计划，（2018-2019）
参与改性海相淤泥试样的制备、压实试验、渗透试验。
学术成果
1.Haichao Huang, Jingya Chen, Rui Sun, Shuang Wang. Short-term traffic prediction based on time series decomposition[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications,2022,585 (SCI 2区)
2.Haichao Huang, Jingya Chen, Xinting. Huo, Yufei Qiao, Lei. Ma, Effect of Multi-Scale Decomposition on Performance of Neural Networks in Short-Term Traffic Flow Prediction[J]. IEEE ACCESS, 9 (2021) 50994-51004. (SCI 3区)
3.黄海超,陈景雅,王爽,王方伟.多因素轨道交通客流量预测模型研究[J].华东交通大学学报,2021,38(03):61-66.DOI:10.16749/j.cnki.jecjtu.20210706.018. (中文核心)
4.黄海超,陈景雅,孙睿.基于VMD-LSTM轨道交通客流预测模型[J].华东交通大学学报,2021,38(01):95-99.DOI:10.16749/j.cnki.jecjtu.2021.01.015. (中文核心)
5.王爽,黄海超,石宝存,陈景雅.基于自相关分析的交通流预测输入步长研究[J/OL].华东交通大学学报:1-8[2022-09-25].DOI:10.16749/j.cnki.jecjtu.20220914.004.
6.Haichao Huang, Jingya Chen. “A long short-term ensemble learning framework for multi-step forecasting”. (working paper)
技能
编程语言：matlab，python（pytorch）。
算法模型：熟练运用神经网络、支持向量机等机器学习模型；遗传算法，粒子群算法等优化算法；经验模态分解及其优化的信号分析方法；灰色关联度分析，主成分分析等辅助分析手段。
专业软件：精通纬地、CAD等设计软件；掌握vissim、carsim等宏观交通仿真软件。
等级证书：CET-6, 计算机二级。
