2019年5月8日，由于学院进行空调维护，课题组全体同学在学院6楼咖啡厅举行了组会，本次组会由刘家豪、陈思曲就毕业论文的研究进行阶段性汇报。指导老师唐克双教授、课题组所有在读学生参与本次例会。

刘家豪同学就《基于车辆轨迹数据的信控干道关键路径识别》相关问题进行了研究进展汇报。

汇报内容包括以下几个部分：1）采用粒子滤波算法、广义最小二乘法与两者的混合模型对路径流量进行估计，并对分析模型结构与结果；2）从抽样率、漏检率的角度对上述模型进行敏感性分析；3）提出路径拆分组合后的关键路径搜索思路。

陈思曲同学就《基于卷积神经网络的城市快速路行程速度短时预测方法》相关问题进行了研究进展汇报。

汇报内容包括以下几个部分：1）基于线圈检测器的数据处理方案与行程速度时空图像生成方法；2）深度神经网络的模型设计与优化流程，并在此基础上确定4种不同结构的基于卷积神经网络的行程速度短时预测混合模型；3）从不同预测任务、精度与效率、可视化结果多维度对上述模型进行对比分析。

唐克双老师就刘家豪、陈思曲同学汇报中出现的各种问题进行了深入的剖析与讨论，并对后续研究给出若干建议，大家受益匪浅。