报告时间：2022年4月21日（星期四） 15:00-17:00

报告平台：腾讯会议  ID:851 974 101

报 告 人：肖峰 教授

工作单位：西南财经大学

举办单位：管理学院

报告简介：

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.

报告人简介：

肖峰，工学博士，教授，博士生导师，毕业于清华大学，获得土木工程学士学位和交通工程硕士学位，并于香港科技大学获得交通工程博士学位。曾任美国加州大学戴维斯分校博士后，英国Maunsell咨询公司香港总部交通规划师。现任西南财经大学人工智能与管理科学研究中心主任，大数据研究院副院长。教授、博士生导师、国家杰出青年基金、国家自然科学基金优秀青年基金获得者，四川省百人计划特聘专家。研究方向主要包括人工智能算法与数据挖掘、复杂交通系统建模优化、金融风控与智能投顾、区块链等。先后主持和参与了NSFC-RGC香港-内地联合基金， NSFC-广东大数据科学中心项目，国家重点研发计划等10余项重要国家和省部级课题。在管理科学与工程、交通科技及数据挖掘领域著名国际期刊和会议如Transportation Science，Transportation Research Part A、B、C、D, IEEE TKDE、ISTTT等发表论文40余篇。研究团队与香港科技大学，香港理工大学，美国加州大学伯克利分校、戴维斯分校，加拿大多伦多大学，英国利兹大学，清华大学等国内外著名高校保持着密切合作和访学交流关系。