导师简介
如果你想申请香港理工大学 电气工程学系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析香港理工大学的Prof. Gu的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
Weihua Gu教授现任香港理工大学电气与电子工程系副教授，教授拥有丰富的跨学科教育经历：1998-2002年就读于清华大学，获土木工程学士学位；2002-2005年继续在该校深造，取得土木工程硕士学位；2007-2012年赴加州大学伯克利分校攻读博士，获土木与环境工程专业博士学位；期间还于2010年和2011年分别获得该校工业工程与运筹学硕士学位与经济硕士学位，多元化学术背景为其跨领域研究奠定了基础。
研究分析
核心科研分析
- 2025 年《Real-Time Planning of Route, Speed, and Charging for Electric Delivery Vehicles: A Deep Reinforcement Learning Approach》（IEEE Transactions on Transportation Electrification）：将深度强化学习应用于电动配送车的路径、速度与充电实时规划，破解动态环境下的运营优化难题。
- 2025 年《Comparing skip-stop and all-stop transit network designs》（Transportation Research Part C: Emerging Technologies）：通过对比两种公交网络设计方案，为提升公交系统效率提供理论支撑。
- 2025 年《An adversarial diverse deep ensemble approach for surrogate-based traffic signal optimization》（Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering）：提出对抗性多样化深度集成方法，优化交通信号控制效率。
研究想法
- 多模式交通协同优化的极端天气适应模型：结合queueing models与气象数据，构建公交、地铁、共享出行的动态调度系统，解决暴雨、台风等极端天气下的交通衔接断层问题，提升城市交通韧性。
- 电动公交与共享充电桩的双向赋能机制研究：基于electric vehicles研究基础，设计“公交充电-错峰共享”模式，通过优化充电时段与充电桩布局，降低运营成本并提升公共充电设施利用率，结合AI算法实现供需匹配预测。
- 基于区块链的交通基础设施全生命周期管理：将blockchain技术与infrastructure management结合，建立路面养护、桥梁监测的数据可信共享平台，整合belief update方法量化模型不确定性，提升设施维护决策的科学性。
- 港珠澳大桥跨境maritime与城市交通衔接优化：针对粤港澳大湾区跨境交通需求，构建“港口-陆路”多式联运优化模型，结合multimodal transportation系统理论，解决跨境货物运输的效率瓶颈与衔接成本问题。
申请建议
（一）学术背景准备
- 专业匹配：优先考虑土木工程、交通工程、工业工程、运筹学等相关专业背景，跨专业申请者需补充交通系统、建模优化等核心课程学习经历。
- 核心课程：修读交通规划、交通流理论、排队理论、数值方法、数据分析等课程，夯实理论基础；补充Economics相关知识，契合教授跨学科研究特点。
（二）科研能力提升
- 技能掌握：熟练运用Python、MATLAB等编程工具，掌握VISSIM、TransModeler等交通仿真软件，了解TensorFlow、PyTorch等深度学习框架（适配教授AI+交通的研究方向）。
- 科研经历：参与交通系统建模、公交优化、新能源交通等相关课题，积累数据处理、模型构建、论文撰写经验；有条件可参与英文期刊论文发表，优先投向Transportation Research系列等教授关注的顶刊。
- 文献积累：系统研读教授近5年发表的论文，重点掌握skip-stop transit design、deep reinforcement learning在交通中的应用、multimodal system optimization等研究方法与核心结论。
（三）文书材料打磨
- 个人陈述（PS）：突出与教授研究方向的契合点，例如提及对某篇代表性论文的理解，结合自身经历说明对multimodal transportation或electric vehicles领域的研究兴趣，避免泛泛而谈。
- 研究计划（RP）：聚焦教授核心研究领域，参考原创研究想法中的方向，明确研究问题、技术路线与创新点，需结合教授已发表的模型方法（如queueing models、belief update），体现研究可行性。
- 推荐信：优先选择具有交通工程、建模优化领域研究背景的导师撰写推荐信，突出申请者的科研潜力、编程能力与学术严谨性，跨专业申请者需通过推荐信补充专业适配性说明。
博士背景
Blythe，985电气工程硕士，后毕业于香港科技大学电子及计算机工程学系博士学位。研究方向聚焦于电力电子与智能电网技术。在国际权威期刊《IEEE Transactions on Power Electronics》和《IEEE Transactions on Smart Grid》发表多篇论文。专注于开发新型高效率电力变换器和先进智能配电系统控制算法，熟悉香港PhD申请流程。
