考生在备考郑州大学交通运输专业博士研究生时，首先要全面了解该校该学科的研究方向与导师团队。郑州大学交通运输学院重点聚焦智能交通系统、物流工程、交通规划与安全等方向，建议考生通过学校官网"师资队伍"栏目筛选3-5位研究方向匹配的导师，重点关注其近年发表的SCI/EI论文、主持的国家自然科学基金项目以及参与的重大交通基础设施建设项目。例如，2023年学院新增的"车路协同与自动驾驶"实验室，其研究方向与国家智能汽车创新中心存在合作，报考此类前沿方向需提前掌握联邦学习、边缘计算等交叉学科知识。

复习计划应遵循"三阶段递进"原则：基础阶段（3-6个月）以《交通运输系统工程》《运筹学原理》等核心教材为主，配合《中国交通年鉴》《世界交通发展报告》建立宏观认知框架。强化阶段（2-3个月）需重点突破智能交通仿真（VISSIM、SUMO）、交通大数据分析（Python+Tableau）等实操技能，建议使用Kaggle交通数据集进行建模训练。冲刺阶段（1个月）应系统研究近五年《公路交通科技》《交通运输工程学报》等期刊的文献，针对导师近年论文提出3-5个创新性研究问题，并形成5000字以上的研究计划书。

资料收集方面，考生需建立"三位一体"信息源：1）郑州大学研究生院官网的博士招生简章（重点关注"申请-考核-录取"改革的具体要求）；2）中国知网对近三年报考录取学生的开题报告进行文本挖掘，提炼高频研究方向；3）通过ResearchGate联系郑州大学已毕业的博士研究生，获取导师组面试评分标准（如学术潜质占40%、研究计划可行性占35%、英语学术表达占25%）。

在联系导师环节，建议采用"学术邮件+学术成果包"组合策略。邮件需精炼说明个人学术背景（如本科至博士的连续科研经历）、已掌握的Python交通仿真技能（附GitHub项目链接）、对导师某篇论文的创新见解（附500字批注文档）。成果包应包含：1）已发表的2篇交通运输领域学术论文（需突出与报考方向的相关性）；2）基于郑州智慧交通大数据的实证分析报告（使用Tableau可视化）；3）导师团队近三年承担的横向课题合同扫描件（体现合作可能性）。

面试准备需重点突破三个维度：一是学术思维深度，例如对《国家综合立体交通网规划纲要》中"四纵四横八通道"的量化评估方法；二是技术工具熟练度，需能现场演示基于深度强化学习的信号灯优化算法（提供GitHub代码仓库）；三是政策解读能力，要熟练掌握《交通领域科技创新中长期发展规划纲要》中2025-2035年的关键技术路线图。建议模拟面试采用"双盲考核"模式，邀请郑州大学交通学院在读博士生进行角色扮演，重点训练3分钟学术陈述的黄金结构（研究缺口-解决方案-创新价值）。