赵天鸿，深圳技术大学大数据与互联网学院助理教授，深圳市“鹏城孔雀计划”C类特聘人才，2023年获深圳大学博士学位，新加坡国立大学访问学者。研究兴趣包括智慧城市、地理空间智能（GeoAI）、时空大数据挖掘、智能交通系统、图神经网络和强化学习等。主持或参与国家自然科学基金青年项目、国家自然科学基金面上项目、国家重点研发计划等国家级项目5项，发表论文40余篇，授权发明专利5项。

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ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Tianhong-Zhao-2

一、主要研究领域

智慧城市，时空大数据挖掘，城市交通智能分析与优化，深度学习

二、代表性成果

[1] Zhao T, Tu W, Fang Z, et al. Optimizing living material delivery during the COVID-19 outbreak[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2022, 23(7): 6709–6719.

[2] Zhao T, Huang Z, Tu W, et al. Coupling graph deep learning and spatial-temporal influence of built environment for short-term bus travel demand prediction[J]. Computers, Environment and Urban Systems, 2022, 94: 101776.

[3] Zhao T, Huang Z, Tu W, et al. Developing a multiview spatiotemporal model based on deep graph neural networks to predict the travel demand by bus[J]. International Journal of Geographical Information Science, 2023, 37(7): 1555-1581.

[4] Zhao T, Liang X, Tu W, et al. Sensing urban soundscapes from street view imagery[J]. Computers, Environment and Urban Systems, 2023, 99: 101915.

[5] Liang X, Zhao T, Biljecki F, et al. Revealing spatio-temporal evolution of urban visual environments with street view imagery [J]. Landscape and Urban Planning, 2023, 237: 104802.

三、主要科研项目

[1] 国家自然科学基金青年项目，顾及多模式协同的城市公交出行需求短时预测方法，42401553，2025.01-2027.12，30万元，主持。

[2] 国家自然科学基金面上项目，基于多智能体强化学习的城市主干公交线网优化，42471493，2025.01-2028.12，9万元，合作单位主持。

[3] 深圳市新引进高精尖缺人才科研启动项目，基于多源大数据的城市时空预测与优化，GDRC202415，2025.01-2027.12，300万元，主持。

[4] 横向项目，城市时空预测与优化解决方案集成技术，20231064010139，2023.10-2025.10，19.5万元，主持。

欢迎对智慧城市、人工智能、地理信息感兴趣的同学加入研究组。

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