交通运输规划与管理作为一门融合交通工程、系统工程、地理信息技术与政策研究的交叉学科，其博士考试研究需注重理论深度与实践创新的结合。集美大学该专业考博侧重交通系统优化、智慧交通技术、低碳交通政策等方向，建议考生以《交通运输系统规划》（第四版）为核心教材，辅以《城市交通规划原理与实务》《智能交通系统导论》等拓展阅读。重点章节包括交通需求预测模型构建（第5章）、多模式交通网络优化（第8章）、交通环境效益评估（第12章），需结合MATLAB或Python进行仿真验证。

近三年考试真题显示，约35%的论述题涉及"交通大数据与AI决策"（如2022年第3题智慧公交调度算法设计），建议补充《交通大数据分析与应用》《交通人工智能》等前沿著作。政策分析类题目占比25%，需精读《中国交通发展报告（2023）》《交通强国建设纲要》等文件，重点关注"公交都市""自动驾驶路权管理"等热点。推荐建立"三维度笔记体系"：左侧记录核心公式（如BPR函数、Wellems阻抗模型），右侧标注延伸思考（如模型参数敏感性分析），顶部记录跨学科关联（如交通碳排放与城市热岛效应耦合机制）。

考博论文选题需体现创新性，可参考导师近年科研项目方向，如"基于数字孪生的港口集疏运系统韧性评价""交通基础设施REITs融资模式研究"等。建议通过知网下载近三年该专业博士论文（如《基于区块链的共享出行信任机制研究》），提炼研究方法（混合研究、多案例比较）、理论框架（协同规划理论、复杂适应系统理论）和创新点。备考周期建议分为三个阶段：基础夯实（3个月，完成4本核心教材精读+300道计算题训练），专题突破（2个月，针对5个细分领域建立知识图谱），综合模拟（1个月，每周完成1套模拟考并录制答辩视频进行反馈）。

特别要注意集美大学与厦门航空、中车集团等企业的产学研合作特色，建议关注《民航物流枢纽规划》《轨道交通装备智能化》等定制化研究方向。跨学科能力考核占比提升至20%，需掌握GIS空间分析（ArcGIS Pro）、交通仿真（VISSIM）和机器学习（TensorFlow交通流量预测）工具，推荐参加"交通大数据处理"线上慕课（中国大学MOOC，2023年更新版）。最后阶段应建立"问题银行"：收集历年真题中重复出现的薄弱点（如2020-2023年均涉及"交通方式划分方法"），进行专项突破训练。