山东科技大学“智慧低碳交通创新工作室”在完成新一轮成员招募后，迅速启动本科生科研能力培训工作。围绕数据分析、建模与仿真等核心技能，工作室通过线上教学的方式，组织了一系列针对性的软件教学与算法指导，切实推动多学院本科生人才培养落地见效。

2025年12月18日，工作室研究生团队为同学们详细讲解了MATLAB 2024a软件的下载与安装流程，并结合实际科研任务，分享了基于MATLAB的深度学习模型——灰狼优化算法优化长短期记忆网络（GWO-LSTM）的代码运行与调试方法。并鼓励同学们在掌握软件操作的基础上，将代码逐行输入DeepSeek等AI工具进行辅助学习，进一步加深对模型原理的理解。

2026年1月6日，团队研究生成员又围绕机器学习中的经典降维算法——主成分分析（PCA），为同学们开展了理论讲解与应用演示。他们从相关背景、数据降维的必要性出发，系统介绍了PCA的基本原理、协方差矩阵计算、特征值与特征向量的意义等内容，并推荐使用SPSSPRO在线数据分析平台，帮助同学们通过拖拽式操作快速完成复杂统计分析。该平台操作简便、可视化程度高，特别适合本科生在科研竞赛与课题研究中快速上手数据处理工作。

在此次系列指导活动中，工作室坚持以“多学院交叉、本硕协同、项目驱动”为培养思路，注重将理论教学与科研实践相结合，帮助不同专业背景的学生在智慧低碳交通研究领域找到切入点。

工作室相关负责人表示，后续将继续围绕交通碳排放测算、智能管控算法、空间分析建模等方向，组织更多专题培训与项目实践，进一步完善多学院本科生人才培养体系，为学校创新创业教育贡献更多“交通力量”。