报 告 人：肖峰 教授 （西南财经大学）

报告时间：2021年5月19日（星期三）下午3点

报告地点：阳澄湖校区交通大楼二楼学术报告厅

Abstract：This paper studies 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. Given the information, travelers are assumed to form their own perception/prediction on travel time and further choose the routes. The day-to-day dynamics under the two above-mentioned scenarios are formulated using both discrete-time and continuous-time models, and their respective local stability is analyzed. Findings from the discrete-time and continuous-time models are compared, which show that: (i) the discrete-time models behave in a more complex fashion than the continuous-time models, and (ii) the conclusions drawn from the discrete-time modeling and continuous-time modeling can be consistent, different or contradictory, which depends on the system parameters, network structure, the travel time functions and the route choice probability functions.

肖峰教授简介：

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，教育部长江学者青年学者，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。