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Technische Universität München

Prof. Dr. Ziyue Li

Professur

Transportation Analytics

School

TUM School of Management

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Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete

Prof. Ziyue Lis Forschungsgebiet ist das räumlich-zeitliche maschinelle Lernen und Data Mining für Smart Cities und Smart Mobility mit dem Ziel, Nachhaltigkeit, Effizienz, Kosteneffizienz und Interpretierbarkeit zu verbessern. Seine Arbeit befasst sich mit Wahrnehmung, Entscheidung und Erklärung in komplexen räumlich-zeitlichen Systemen. Seine Forschung kombiniert statistisches Data Mining, Deep Learning und Fachwissen, um Modelle zu entwerfen, die sich an die physikalischen Gegebenheiten von Verkehrssystemen anpassen und auf neue Aufgaben und Datensätze verallgemeinert werden können.

Prof. Li verfügt sowohl über akademische als auch über industrielle Fachkenntnisse. Seit 2025 ist er W2-Professor an der TUM als Professor für Verkehrsanalyse. Er promovierte 2021 an der Hong Kong University of Science and Technology unter Mitbetreuung der Arizona State University. Er war W1-Professor an der Universität zu Köln (2022–2025) und Gastdozent an der GaTech (2023). Zu seinen Tätigkeiten in der Industrie zählen Data-Mining-Forscher am Hong Kong Science Park (2021–22), Forschungsleiter bei Hong Kong MTR (2020–21) und Forschungspraktikant bei Nokia Bell Labs (2019–20).

Wichtigste Auszeichnungen

  • Best Paper Award, QCRE, IISE Annual Meeting (2025)
  • Peter Luh Young Researcher Award (Runner-up), IEEE Robotics and Automation Society (2023)
  • Best Applied Paper Award (Finalist), INFORMS DMDA (2021)
  • Best Theoretical Paper Award (Finalist), INFORMS DMDA (2021)
  • Best Conference Paper Award, IEEE CASE Conference (2020)

Schlüsselpublikationen (alle Publikationen)

C. Liu, Q. Xu, H. Miao, S. Yang, L. Zhang, C. Long, Z. Li*, R. Zhao, “TimeCMA: Towards LLM-Empowered Time Series Forecasting via Cross-Modality Alignment”, The 39th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2025).

Abstract

H. Jiang, Z. Li*, X. Xiong, J. Ruan, J. Lu, H. Mao, R. Zhao, “X-Light: Cross-City Traffic Signal Control Using Transformer on Transformer as Meta Multi-Agent Reinforcement Learner”, The 33rd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2024).

Abstract

T. Lan, Z. Li*,Z. Li, L. Bai, M. Li, F. Tsung, W. Ketter, R. Zhao, and C. Zhang. “MM-DAG: Multi-task DAG Learning for Multi-modal Data - with Application for Traffic Congestion Analysis”. In Proceedings of the 29th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (SIGKDD 2023).

Abstract

Z. Mao, Z. Li*, D. Li, L. Bai, & R. Zhao. “Jointly Contrastive Representation Learning on Road Network and Trajectory”. The 31st ACM International Conference on Information & Knowledge Management (CIKM 2022).

Abstract

Z. Li*, N. D. Sergin, H. Yan, C. Zhang, and F. Tsung∗, “Tensor Completion for Weakly-Dependent Data on Graph for Metro Passenger Flow Prediction”, AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2020).

Abstract

Bei Änderungs- oder Aktualisierungswünschen wenden Sie sich bitte an Franz Langer.