刘希亮

• 2015-07至2018-10， 中国科学院地理科学与资源研究所，博士后

• 2011-09至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

• 2009-09至2011-07， 中国矿业大学（北京），地球科学与测绘工程学院，硕士

• 2002-09至2007-07， 同济大学，土木工程学院，学士

[1] 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.
[2] 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.
[3] 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.
[4] 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.
[5] 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.
[6] 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.
[7] Xiliang Liu, Feng Lu*, Kang Liu, Peiyuan Qiu, Li Yu, Mingxiao Li. A Principal Curve-based method for Geospatial Data Smoothing. GIScience 2016.
[8] Xiliang Liu, Feng Lu*. ST-CRF: A Novel Map Matching Approach for Low-frequency Floating Car Data. IWGS 2015.
[9] 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.
[10]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.
[11]u 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.
[12]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.

[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），2020-2023，在研；
[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] 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；
[4] 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；
[5] 中国博士后科学基金第58批面上资助，2015M581158，2015/11-2018/11，已结题；
[6] 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；
[7] 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；
[8] 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；

[1]陆锋, 刘希亮, 张恒才, 孙伟. 一种利用低采样率浮动车数据计算信号灯控制道路交叉口延误的方法.
[2]陈华敏, 宋钢, 刘希亮, 林绍福. 一种室内智慧照明的数据传输控制方法及系统.
[3]陆锋, 刘希亮, 彭澎, 刘康, 李明晓, 牟乃夏. 一种面向稀疏浮动车数据条件的随机场地图匹配方法.