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Transportation Research Part C-emerging Technologies

Transportation Research Part C-emerging Technologies

交通运输研究 C 部分——新兴技术

  • 1区 中科院分区
  • Q1 JCR分区
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期刊简介

《Transportation Research Part C-emerging Technologies》是由Elsevier Ltd出版社于1993年创办的英文国际期刊（ISSN: 0968-090X，E-ISSN: 1879-2359），该期刊长期致力于运输科技领域的创新研究，主要研究方向为工程技术-运输科技。作为SCI、SCIE收录期刊（JCR分区 Q1，中科院 1区），本刊采用OA未开放获取模式（OA占比0.0354...%），以发表运输科技领域等方向的原创性研究为核心（研究类文章占比98.98%%）。凭借严格的同行评审与高效编辑流程，期刊年载文量精选控制在393篇，确保学术质量与前沿性。成果覆盖Web of ScienceWeb of Science、Scopus等国际权威数据库，为学者提供推动工程技术领域高水平交流平台。

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投稿提示

Transportation Research Part C-emerging Technologies审稿周期约为约12.0个月。该刊近年未被列入国际预警名单，年发文量约393篇，录用竞争适中，主题需确保紧密契合工程技术前沿。投稿策略提示：避开学术会议旺季投稿以缩短周期，语言建议专业润色提升可读性。

  • 工程技术 大类学科
  • English 出版语言
  • 否 是否预警
  • SCI、SCIE 期刊收录
  • 393 发文量

中科院分区

《新锐期刊分区表》（2026年3月发布）

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
是 否
工程技术
1区
TRANSPORTATION SCIENCE & TECHNOLOGY 运输科技
1区

期刊分区表（2025年3月升级版）

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
是 否
工程技术
1区
TRANSPORTATION SCIENCE & TECHNOLOGY 运输科技
1区

期刊分区表（2023年12月升级版）

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
是 否
工程技术
1区
TRANSPORTATION SCIENCE & TECHNOLOGY 运输科技
1区

期刊分区表（2022年12月升级版）

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
是 否
工程技术
1区
TRANSPORTATION SCIENCE & TECHNOLOGY 运输科技
1区

期刊分区表（2021年12月升级版）

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
是 否
工程技术
1区
TRANSPORTATION SCIENCE & TECHNOLOGY 运输科技
1区

JCR分区

2025-2026年最新版

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科：TRANSPORTATION SCIENCE & TECHNOLOGY SCIE Q1 11 / 80

86.9
学科：TRANSPORTATION SCIENCE & TECHNOLOGY SCIE Q1 11 / 80

86.88

2024-2025年最新版

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科：TRANSPORTATION SCIENCE & TECHNOLOGY SCIE Q1 9 / 77

89
学科：TRANSPORTATION SCIENCE & TECHNOLOGY SCIE Q1 11 / 77

86.36

2023-2024年最新版

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科：TRANSPORTATION SCIENCE & TECHNOLOGY SCIE Q1 7 / 72

91
学科：TRANSPORTATION SCIENCE & TECHNOLOGY SCIE Q1 8 / 72

89.58

CiteScore（2026年6月最新版）

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
CiteScore：15.4 SJR：2.396 SNIP：2.615
学科类别 分区 排名 百分位
大类：Engineering 小类：Civil and Structural Engineering Q1 10 / 434

97%
大类：Engineering 小类：Automotive Engineering Q1 5 / 143

96%
大类：Engineering 小类：Transportation Q1 9 / 169

94%
大类：Engineering 小类：Management Science and Operations Research Q1 12 / 225

94%

期刊发文

  • A dynamic prompting and scenario generation method for autonomous driving perception via large-model optimizatio

    Author: Zhang, Song; Lin, Hongyi; Wang, Mengjie; Wei, Bangyang; Liu, Yang; Qu, Xiaobo

    Journal: TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES. 2026; Vol. 188, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.trc.2026.105672

  • A provable safety metric for autonomous driving via deep reinforcement learning and PAC verificatio

    Author: Fan, Lingxiang; He, Linxuan; Feng, Shuo

    Journal: TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES. 2026; Vol. 188, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.trc.2026.105674

  • Origin-destination flow generation for metro network expansion using spatiotemporal gated graph neural network

    Author: Ding, Fangyi; Zhao, Zhan; Wang, Yamin; Namgung, Min; Lee, JangHyeon; Li, Tianhao

    Journal: TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES. 2026; Vol. 188, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.trc.2026.105677

  • Automated vehicle may not adopt fully conservative driving strategies: A game-theoretic framework for pedestrian-vehicle interactions at unsignalized crossing considering external human-machine interface

    Author: Wang, Jiawen; Ma, Haolong; Yang, Chengcheng

    Journal: TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES. 2026; Vol. 188, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.trc.2026.105669

  • Coordinated scheduling and pricing for public transport-oriented MaaS systems: A passenger-centric approac

    Author: Zhang, Jinghui; Lu, Yahan; Yang, Lixing; Azadeh, Shadi Sharif

    Journal: TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES. 2026; Vol. 188, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.trc.2026.105687

  • Human-like hierarchical decision-making for real-time train regulation strategies in urban rail transit line

    Author: Chen, Zebin; Li, Shukai; Yang, Lixing; Jiang, Hai

    Journal: TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES. 2026; Vol. 188, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.trc.2026.105690

  • Decision generation for interlining bus scheduling: a large language model-empowered approac

    Author: Li, Yanhao; Li, Xin; Li, Huaiyue; Zhang, Yanxi; Yuan, Yun; Li, Meng

    Journal: TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES. 2026; Vol. 188, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.trc.2026.105640

  • Service network design for a metro-based crowdsourced urban delivery system under demand and supply uncertaint

    Author: Shao, Siyu; Lin, Jie; Zhang, Fangni

    Journal: TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES. 2026; Vol. 188, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.trc.2026.105695

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