东南大学交通运输工程考博研究体系构建需以"交通强国"战略为顶层设计，聚焦"四化融合"（数字化、智能化、绿色化、人文化）核心路径。考生应系统掌握《交通运输系统规划理论与方法》（第三版）中的多目标优化模型与动态仿真技术，重点突破交通需求预测的机器学习算法与元胞自动机建模方法。在《智能交通系统导论》中需深入理解车路协同V2X架构，特别是C-V2X通信协议与5G边缘计算融合的实时决策系统，结合东南大学交通学院智慧交通国家重点实验室的实测数据，可针对性研究复杂路网条件下的通信时延优化问题。

物流工程方向需精研《物流系统优化》中基于数字孪生的仓储仿真技术，重点掌握多级供应链的鲁棒性优化模型。考生应关注东南大学物流研究院在长三角跨境物流枢纽的实证研究，特别是基于区块链技术的关务协同机制创新。在可持续发展领域，《绿色交通规划与政策》需结合东南大学交通环境与能源研究所的碳排放测算模型，重点研究氢燃料电池公交车的全生命周期评价方法。

考博论文选题应体现"顶天立地"原则，建议采用"理论创新+工程验证"双轮驱动模式。例如，针对城市轨道交通韧性评估，可融合东南大学交通学院提出的"四维韧性"指标体系，构建基于深度强化学习的应急调度优化算法，并在南京地铁6号线实测数据中验证模型鲁棒性。智能网联汽车方向可聚焦异构交通体协同控制，借鉴东南大学自动驾驶国家工程实验室的"云-边-端"协同架构，开发基于联邦学习的多车路径规划系统。

备考策略需强化"三阶训练法"：第一阶段精读《交通运输系统工程学》构建知识框架，第二阶段通过东南大学考博真题库进行题型训练，重点突破交通经济评价中的实物期权模型与系统动力学仿真。第三阶段需完成2-3篇高水平论文的文献综述，特别关注《Transportation Research Part C》近三年关于数字孪生交通系统的最新研究成果。建议考生建立包含100+核心文献的智能阅读系统，运用Zotero+AI文献分析工具绘制知识图谱，在南京交通发展研究院的数据库中提取近五年政策文本进行NLP分析，形成具有东南特色的学术研究视角。