陈法安，男，福建漳州人。先后入选<上海市领军人才计划（海外）>、<国家级青年人才计划>。
聚焦数智交通规划，依托多源大数据与人工智能技术，综合运用数理统计、多准则决策模型、机器学习及神经网络等方法，开展交通行为建模、交通系统分析与规划决策研究，致力于交通规划关键参数识别、交通系统智能优化的理论创新与实践应用。截止目前，在交通规划（如：TR–Part A/D、Transportation、Transport Policy）、城市研究（如：Cities、Habitat International）和人工智能（如：Advanced Engineering Informatics、Expert Systems with Applications）等领域等国际权威SCI/SSCI期刊以<一作/通讯>发表论文30余篇（JCR-2024影响因子累计196）；授权国家发明及实用新型专利8项；参与制修订标准3部，参与翻译标准1部；担任TR–Part A/D、Sustainable Cities and Society、Journal of the American Planning Association、European Journal of Operational Research、Engineering Applications of Artificial Intelligence等40多个国际期刊审稿人，并被Elsevier学术出版集团授予“杰出审稿人”。美国Robostreet联合创始人，兼任MIT环球村计划教育主席、哈佛大学客座研究员、《公路》期刊理事会理事、上海市城市科学研究会会员。
欢迎报考攻读硕士/博士研究生、进站从事博士后研究、合作开展产学研融合。
教育经历
2007.9–2011.7，长安大学（原西安公路交通大学），交通工程，学士
2011.9–2014.7，长安大学（原西安公路交通大学），交通运输规划与管理，硕士
2014.9–2019.3，同济大学，交通运输工程，博士
2016.9–2017.8，麻省理工学院（MIT），城市研究与规划，博士（国家公派联培）
工作经历
2019.4–2024.7，哈佛大学，博士后研究员
2024.9–至今，同济大学，长聘副教授(Tenured)/特任教授、博导
研究方向
出行行为、交通规划参数优化、交通决策分析
代表性成果
基于交通工程学、行为学、地理学、系统工程学等基础理论，采用荟萃分析与实地调查相结合、定性分析与定量测算相结合、理论推演与模型构建相结合、计算机模拟与空间现场实验相结合的方法，研究城市空间建成环境与活动出行行为的内在耦合机制，解析优化交通规划关键参数。研究成果影响了美国国家行业规范：所主导完成的“TOD空间建成环境对活动出行行为（行驶车公里）的影响效用”被美国交通工程师协会关注，用于修正交通行业最权威的手册之一《交通出行生成手册》的交通生成率。研究成果也受到了TOD的奠基人之一、规划领域顶刊Journal of the American Planning Association和Cities副主编Reid Ewing教授，加拿大皇家科学院院士Jonn Axsen教授，Transportation Research Part D前主编Xinyu (Jason) Cao教授，Journal of Transport Geography前主编、牛津大学Tim Schwanen教授等国际权威同行的正面评价与认可。
获奖情况
MIT校长特别嘉奖
Elsevier学术出版集团“杰出审稿人”
发布刊物
（*通讯作者）
[1]Ma, S., Chen, X., Yan, L., Qiu, W., Shi, L., Wang, Y., Tian, F., Wu, J., &Chen, F.*(2026). Housing, residential segregation, and well-being: Evidence from urban China. Applied Geography, 192, 104033.https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2026.104033
[2]Chen, F.*, Zhu, Y., Cao, C., Yang, X., Ji, X., Lai, M., Qiu, W., Nielsen, C. P., Wu, J., & Chen, X. (2025). Examining nonlinear causal relationship between the built environment and VKT using RF–XGBoost. Transport Policy, 171, 661–681.https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2025.07.012
[3]Shi, L., Jiang, Y.,Chen, F.*, Zhu, K., Nielsen, C. P., Wang, Y., Tian, F., Wu, J., & Chen, X. (2025). Built environment, car ownership and PM2.5: Stronger causal estimates from a quasi-experiment. Journal of Transport Geography, 127, 104301.https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2025.104301
[4]Wang, J., Li, Z., Guo, Z., Wang, Z., Du, S., Gao, H., Du, W., Shi, D., He, L., Qi, L., &Chen, F.*(2024). Enhancing decision credibility in transport safety through a modified IPSI–EXPROMⅡ–PAM model with kernel density estimation.Advanced Engineering Informatics,62, 102950.https://doi.org/10.1016/j.aei.2024.102950
[5]Wang, X., Hou, B., Teng, Y., Yang, Y., Zhang, X., Sun, L., &Chen, F.*(2024). Reformative ROCOSD–ORESTE–LDA model with an MLP neural network to enhance decision reliability.Knowledge-Based Systems,286, 111384.https://doi.org/10.1016/j.knosys.2024.111384
[6]Chen, F.*, & Costa, A. B. (2024). Exploring the causal effects of the built environment on travel behavior: a unique randomized experiment in Shanghai.Transportation,51(1), 215-245.https://doi.org/10.1007/s11116-022-10325-5
[7]Chen, F.*, Nielsen, C. P., Wu, J., & Chen, X. (2022). Examining socio-spatial differentiation under housing reform and its implications for mobility in urban China.Habitat International,119, 102498.https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2021.102498
[8]Chen, F.*, Wu, J., Chen, X., & Nielsen, C. P. (2021). Disentangling the impacts of the built environment and residential self-selection on travel behavior: An empirical study in the context of diversified housing types.Cities,116, 103285.https://doi.org/10.1016/j.cities.2021.103285
[9]Chen, F.*, Wu, J., Chen, X., & Wang, J. (2017). Vehicle kilometers traveled reduction impacts of Transit-Oriented Development: Evidence from Shanghai City.Transportation Research Part D: Transport and Environment,55, 227-245.https://doi.org/10.1016/j.trd.2017.07.006
[10]吴娇蓉,陈法安,朱启政, &刘诣安(2015).综合交通运输体系五年发展规划编制解析.城市交通13(06), 1-8.https://doi.org/10.13813/j.cn11-5141/u.2015.0601