報告時間：2022年4月21日（星期四） 15:00-17:00
報告平臺：騰訊會議 ID:851 974 101
報 告 人：肖峰 教授
工作單位：西南財經大學
舉辦單位：管理學院
報告簡介：
A summary of our developments on day-to-day traffic dynamics in recent several years. We first look into the day-to-day evolution of network flows that arises from travelers’ route choices and their learning behavior on perceived travel costs. We show that the flow dynamics is analogous to a damped oscillatory system; Second, by analogy to the chemical reaction in a mixture in thermodynamics, we extend the second-order day-to-day model in the first study for SUE; Then, we adopted regression analysis to investigate the existing day-to-day models based on a virtual route choice experiment; Finally, we studied how the advanced traveler information affects the stability of the day-to-day flow evolution of a transportation system. Two scenarios are investigated regarding the types of information provided, where one type is the historical travel time and the other the forecasted travel time.
報告人簡介：
肖峰，工學博士，教授，博士生導師，畢業于清華大學，獲得土木工程學士學位和交通工程碩士學位，并于香港科技大學獲得交通工程博士學位。曾任美國加州大學戴維斯分校博士后，英國Maunsell咨詢公司香港總部交通規劃師。現任西南財經大學人工智能與管理科學研究中心主任，大數據研究院副院長。教授、博士生導師、國家杰出青年基金、國家自然科學基金優秀青年基金獲得者，四川省百人計劃特聘專家。研究方向主要包括人工智能算法與數據挖掘、復雜交通系統建模優化、金融風控與智能投顧、區塊鏈等。先后主持和參與了NSFC-RGC香港-內地聯合基金， NSFC-廣東大數據科學中心項目，國家重點研發計劃等10余項重要國家和省部級課題。在管理科學與工程、交通科技及數據挖掘領域著名國際期刊和會議如Transportation Science，Transportation Research Part A、B、C、D, IEEE TKDE、ISTTT等發表論文40余篇。研究團隊與香港科技大學，香港理工大學，美國加州大學伯克利分校、戴維斯分校，加拿大多倫多大學，英國利茲大學，清華大學等國內外著名高校保持著密切合作和訪學交流關系。
