交通运输交通公司运输规划实习生实习报告

交通运输交通公司运输规划实习生实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在XX交通运输公司运输规划部门担任实习生，负责区域线路优化与运力调配分析。通过处理2022年度XX区域的日均运输数据（样本量1.2万条），运用线性规划模型，将重点线路的运输成本降低了18%，其中XX路段的通行效率提升20%。运用Python进行数据清洗和可视化，生成15份动态分析报告，为部门决策提供了量化依据。提炼了基于历史数据与实时路况的动态调度模型，可复用于相似场景。实习期间熟练掌握了运输网络建模、运力均衡算法及数据分析工具，深化了对运输规划理论与实践的结合理解。

二、实习内容及过程

2023年7月1日到8月31日，我在XX交通运输公司规划部实习。刚去那会儿主要是熟悉业务，跟着师傅看他们怎么分析运输网络拓扑，学了不少关于交通流分配和路径优化的东西。他们有个项目是优化连接三个大型物流园区的运输方案，我参与了数据整理。原始数据是6个月的历史GPS轨迹，大概有3万条记录，里面有车辆类型、载重、实际耗时和路况信息。我花了2周时间用Python清洗数据，发现其中有30%的数据因为设备故障丢失了时间戳，后来用插值法补上了。通过跑线性规划模型，我算出重新规划后能省下每天约15吨燃油，相当于每趟车成本降低8块多，这个结果后来被他们采纳了。

实习中遇到的最大坎儿是第一次独立做动态调度方案。有一次突发大雨，需要连夜调整三条线路的车辆安排，但我对实时路况分析经验不足，差点把优先级排错。师傅就教我用他们内部的交通事件监测系统，结合历史天气数据，我花了3小时重新建模，最后把延误控制在半小时以内。这事儿让我明白运输规划不光要算理论最优，还得懂怎么应对不确定性。

他们那套系统是有点老，数据更新不及时，有时候得手动导出Excel表，效率不高。我提过能不能用API直接拉实时数据，但没得到回应，感觉部门对新技术的跟进有点慢。另外，培训方面也一般，都是师带徒，没系统的课程，靠自己摸索，有些高级的建模技巧都是我私下看书学的。

这次经历让我看清了，做运输规划得既懂算法，也懂业务，还得会跟不同部门沟通。以后想走这条路，得把Python和交通仿真软件（比如Vissim）练得更溜，还得多关注气象和路况这些动态信息。这次实习最大的收获是知道了自己的短板，比如对突发事件响应太慢，这就是我接下来要补的。

三、总结与体会

这8周，从2023年7月到8月，在XX交通运输公司的实习经历，让我的运输规划认知从书本跳到了实际。之前学网络流、路径优化，都是理论推演，现在看到数据变成实实在在的线路调整、成本降低，感觉特别不一样。参与那个连接三个物流园区的项目，我负责的数据处理和初步建模，最终方案把整体运输成本降了18%，这个数字不是纸上谈兵，是实实在在从3万条GPS数据里分析出来的，感觉离行业需求近了一大截。这种把专业知识转化为解决实际问题的过程，就是实习最大的价值闭环。

这次经历也让我更清楚自己的职业规划。之前有点迷茫，现在知道运输规划不只是会算模型，还得懂实时路况、气象影响，还得能跟调度、客服部门沟通协调。比如那次大雨中调整线路，虽然最后搞定了，但过程挺手忙脚乱的，意识到自己在压力下的应变能力和跨部门协作得赶紧加强。未来学习，我打算系统学一下交通仿真软件，打算考个相关的数据分析证书，把Python在交通场景的应用再深挖一下。这8周让我明白，从学生到职场人，担子不轻，抗压能力、责任感都得一步步培养起来。

看着每天进出公司的车流，再想想自己参与优化的线路，感觉挺有成就感的。这个行业现在变化挺快的，智慧交通、新能源车、车路协同这些概念经常听到，公司现在用的系统感觉还有提升空间，比如如果能整合更多实时数据，调度效率肯定能再高。我挺看好未来运输行业的发展，特别是大数据和人工智能怎么更深度地赋能，感觉这领域有挺多值得探索的地方，这次实习只是开了个头，后面得持续学，争取以后能真正参与进这些变革里。

四、致谢

在XX交通运输公司这8周的实习，收获很多。谢谢部门给我这个机会，让我接触实际的运输规划工作。师傅（导师）耐心带我，那些运输网络分析、路径优化的细节都是他一点点教我的。还有