2024年6月14日上午，明尼苏达大学曹新宇教授以“利用机器学习探究变量间的非线性关系”为题，在博学楼二楼会议室为郦道元大讲堂带来精彩学术讲座。资源环境学院院长班凤梅主持会议，广大师生参与了此次讲座。曹教授的讲座深入探讨了建成环境与出行行为之间的复杂相互作用，并展示了如何运用机器学习技术来揭示两者之间的非线性模式。

在此次讲座中，曹教授详细介绍了其研究团队如何应用机器学习算法，特别是梯度提升决策树，来识别和预测建成环境与出行行为之间的非线性关系。这些算法不仅能够处理复杂的数据集，还提供了对预测结果的深入解释，为城市规划和交通政策的制定提供了强有力的工具，此外，曹教授还讨论了机器学习方法在其他资源环境领域的潜在应用。

曹教授的讲座深入探讨了以下核心内容：

①建成环境与出行行为之间的非线性关系及其对城市规划的深远意义。

②机器学习在处理非线性问题中所展现的优势和应用潜力。

③梯度提升决策树等算法在实际研究中的应用案例及其效果。

④非线性模型的解释性对政策制定的指导作用及其重要性。

曹新宇教授的讲座不仅为听众带来了最新的研究成果，还提供了一种新的视角，以理解和应对城市发展中的复杂问题。会后，我院师生与曹教授进行了非常热烈和富有启发性的学术交流。此次讲座开阔了我校师生有关机器学习研究方法和应用的视野，我们期待未来能有更多此类高质量的学术交流活动。

报告人简介：

曹新宇博士为明尼苏达大学公共事务学院教授，曾求学于清华大学和加州大学戴维斯分校。研究兴趣包括土地利用和交通的互动关系和满意度分析。他发表论文140多篇。谷歌学术引用15,000多次， H指数64，多年入选斯坦福大学出版的全球2%科学家名册。他任Transportation Research Part D期刊主编，Transport Policy 和Journal of Planning Education and Reserch副主编，曾任国际中国规划学会(IACP)主席。