潘应久 讲师

• 学院： 汽车学院
• 性别： 男
• 出生年月：
• 职称： 讲师
• 学位： 工学博士
• 学历： 博士研究生
• 毕业院校： 东南大学
• 联系电话：
• 电子邮箱： panyingjiu@chd.edu.cn
• 通讯地址： 陕西省西安市未央区长安大学渭水校区汽车学院
• 邮编： 710064
• 传真：
• 办公地址： 长安大学渭水校区汽车学院
• 教育经历：

  2017.11-2019.11     普渡大学     土木工程系 UNMI交通实验室    联合培养博士

  2016.09-2020.06     东南大学     交通学院  交通运输工程专业   工学博士

  2013.09-2016.06     长安大学     公路学院  交通运输规划与管理专业   工学硕士

  2009.09-2013.06     长安大学     电控学院  自动化（交通信息与控制）专业   工学学士

  
  

  
  

  
  

潘应久，男，1990年生，山东章丘人，东南大学与美国普渡大学（Purdue University）联合培养博士，现为长安大学汽车学院运载工程系讲师，硕士研究生导师。

研究兴趣方面：主要从事智能网联汽车生态驾驶控制策略研究、交通与汽车多源数据挖掘、交通安全与危险驾驶行为判别、电动汽车能耗特性分析和电池健康预测等方向的研究工作。

研究成果方面：在《Transportation Research Part C: Emerging Technologies》、《Journal of Transport Geography》、《Transportation Research Record》、《Journal of Intelligent Transportation Systems》、《Science of The Total Environment》、《Atmospheric Pollution Research》、《Journal of Advanced Transportation》、《东南大学学报（自然科学版）》等国内外期刊及TRB国际会议发表学术论文10余篇，ESI高被引论文1篇，申请并公开国家发明专利2项。

SCI期刊《Sustainable Energy & Fuels》审稿人；

SCI期刊《IEEE Access》审稿人；

SCI期刊《Advances in Mechanical Engineering》审稿人；

SCI期刊《Transportation Research Record》审稿人；

国际会议 Transportation Research Board（TRB）审稿人。

能网联汽车生态驾驶控制策略研究；

交通与汽车多源数据挖掘；

交通安全与危险驾驶行为判别；

电动汽车能耗特性分析和电池健康预测。

《汽车大数据处理技术》

《道路交通安全设施》

《汽车运用创新创业社会实践》

（一）国家级项目：

  （1）参与国家重点研发计划项目《道路运输网运行风险主动防控关键技术及应用》，2020-2022，在研

  （2）参与国家自然科学基金面上项目《基于感知冲突与姿态不稳定理论耦合的自动驾驶车辆乘员晕动评价与改善研究》，2023-2026，在研

（二）省部级项目：

  （1）主持陕西省自然科学基础研究计划青年基金项目1项，在研，2023-2024

  （2）主持江苏省研究生科研创新计划项目1项，已结题，2017-2019

（三）厅局级级项目：

  （1）主持沂南县“十四五”综合交通发展规划项目，在研，2021-2023

[1].Pan, Y.,Zhang, W., Niu, S. Emission modeling for new-energy buses in real-world driving with a deep learning-based approach. Atmospheric Pollution Research, Vol. 12 (10) 2021, 101195.（SCI，2区，影响因子：4.352）

[2].Pan, Y., S. Chen, S. Niu, Y. Ma, and K. Tang. Investigating the impacts of built environment on traffic states incorporating spatial heterogeneity. Journal of Transport Geography, 83C, 2020, 102663. (SCI，1区，影响因子：3.834)

[3].Pan, Y., Qiao, F., Tang, K., Chen, S., and Ukkusuri, S. V. Understanding and estimating the carbon dioxide emissions for urban buses at different road locations: A comparison between new-energy buses and conventional diesel buses. Science of The Total Environment, 703, 2020, 135533. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.135533（SCI，1区，影响因子：6.551）

[4].Pan, Y., S. Chen, T. Li, S. Niu, and K. Tang. Exploring spatial variation of the bus stop influence zone with multi-source data: A case study in Zhenjiang, China. Journal of Transport Geography, Vol. 76, 2019, pp. 166–177. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2019.03.012. (SCI，1区，影响因子：3.834)

[5].Pan, Y., S. Chen, F. Qiao, S. V. Ukkusuri, and K. Tang. Estimation of real-driving emissions for buses fueled with liquefied natural gas based on gradient boosted regression trees. Science of The Total Environment, Vol. 660, 2019, pp. 741–750. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2019.01.054. （SCI，1区，影响因子：6.551，Web of Science高被引论文（70次引用））

[6].Pan, Y., S. Chen, F. Qiao, B. Zhang, and S. Li. Characteristics analysis and modeling of emissions for bus with liquefied natural gas fuel system in real world driving, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board，2018, Vol. 2672, 46–56. DOI: 10.1177/0361198118780826. (SCI，4区，影响因子：1.029)

[7].潘应久，陈淑燕．改进的大型场馆看台区行人疏散时间模型［J］．东南大学学报（自然科学版）2017,47(3):613-618. DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2017.03.032 (EI检索)

[8].Pan, Y., S. Chen, F. Qiao, B. Zhang, and S. Li. Characteristics analysis and modeling of emissions for LNG bus in real world driving. Transportation Research Board 97th Annual Meeting，2018 (2018年 TRB 国际会议)

[9].Pan, Y., F. Qiao, K. Tang, S. Chen, and S. V. Ukkusuri. Carbon dioxide emissions estimation for urban buses at different road locations: A comparison between new-energy buses and conventional diesel buses. Transportation Research Board 99th Annual Meeting，2020 (2020年 TRB 国际会议)

[10].Y. Ma, Tang, K., S. Chen, Khattak, A. J., and Pan, Y. On-line Aggressive Driving Identification Based on In-Vehicle Kinematic Parameters under Naturalistic Driving Conditions. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2020, Vol. 114, 554–71, DOI: 10.1016/j.trc.2020.02.028.2020. (SCI，1区，影响因子：6.077)

[11].Tang, K., Chen, S. and Khattak, A. J., and Pan, Y. Deep architecture for citywide travel time estimation incorporating contextual information. Journal of Intelligent Transportation Systems, 2019, DOI: https://doi.org/10.1080/15472450.2019.1617141 (SCI，2区，影响因子：3.269)

[12].Tang, K., Ma, Y., Chen, S., Khattak, A. J., and Pan, Y. On-line Aggressive Driving Identification Based on In-Vehicle Kinematic Parameters under Naturalistic Driving Conditions. Transportation Research Board 98th Annual Meeting，2019 (2019年 TRB 国际会议)

[13].Tang, K., Chen, S., Ma, Y., Pan, Y., and Khattak, A. J. Spatial-temporal Traffic State Collaborative Forecast in Urban Road Network Based on Dynamic Factor Model. Transportation Research Board 99th Annual Meeting，2020, (2020年 TRB 国际会议)

[14].Ma, Y., Zhu, Q., Meng, H., Pan, Y., and Chen, S. Reckless Driving Behavior Recognition Using Facial Expression Data from a Naturalistic Driving Study. Transportation Research Board 99th Annual Meeting, 2020, (2020年 TRB 国际会议)

[15].Ma, Y., Yan, Q., Dong, X., Zhang, C., and Pan, Y. Exploring the Impact of Sleep Patterns on Driving Behaviors of Heavy-duty Truck Drivers. Transportation Research Board 99th Annual Meeting，2020 (2020年 TRB 国际会议)

2022年度，长安大学优秀班主任

2020年7月 至今   长安大学汽车学院/讲师/硕士生导师