王晓康

博士 、副教授

基本信息

办公电话： 电子邮件： xkwang1@bjtu.edu.cn
通讯地址：北京交通大学科技大厦 邮编：100044

招生信息

王晓康工作于曹源副院长/教授团队，主持国家自然科学基金、教育部人文社科基金，横向课题等多项科研项目，科研经费充足。

研究方向: （1）深度时间序列预测（2）高铁故障预测，数字孪生，智能运维（3）基于人工智能方法的金融资产定价，金融风险管理

现招收 2026年9月 入学的 考研 学生。欢迎计算机基础好，熟悉Python深度学习框架，有能力有意愿从事深度学习算法研究的同学报考。

邮箱：xkwang1@bjtu.edu.cn

教育背景

2009-2013，加拿大多伦多大学，工程学院（Faculty of Applied Science & Engineering），工程科学（Engineering Science）专业，工程数学、统计与金融方向。工学学士

2013-2016，瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL），瑞士金融研究院（Swiss Finance Institute），金融工程专业。理学硕士

2019-2022，北京航空航天大学，经济管理学院，统计学专业，博士

工作经历

2016-2018，天风证券股份有限公司，并购融资部，项目经理。参与A股上市公司IPO，重大资产重组，股权收购，跨境并购等多个项目。通过CFA三级。

2022-2025，北京邮电大学，经济管理学院，讲师、副教授。 

招生专业

  • 交通信息工程及控制硕士
  • 控制工程硕士
  • 人工智能硕士
  • 低空技术与工程硕士

科研项目

教育部人文社科“青年项目": 函数型数据下融合因果关系的证券市场风险溢价预测研究，2024-2026

红果园(横): 国产化边缘侧智能推理设备研制合同

国家自然科学基金-青年科学基金项目（C类）：因果网络视角下基于高频函数型时间序列的证券收益率预测与应用研究，2026-2028

教学工作

任本科生课程，数据分析与决策，课程负责人

论文/期刊

研究兴趣：（1）深度时间序列分析（2）高铁故障预测，数字孪生，智能运维（3）量化交易，金融资产定价，金融风险管理

代表性成果如下：

[1] J. Yuan, B. Gao, X. Wang*（通讯作者）, H. Liu and L. Zhang. Counterfactual Music Recommendation for Mitigating Popularity Bias[J]. IEEE Transactions on Computational Social Systems, 2025, 12(2):851-861. doi: 10.1109/TCSS.2024.3491800.  （中科院二区）

[2] Wang, Xiaokang*（一作兼通讯）, Lu, Shan, Zhou, Rui and Wang, Huiwen. Skeleton estimation of directed acyclic graphs using partial least squares from correlated data[J]. Pattern Recognition, 2023, 139: 109460. (中科院一区)
[3] 王晓康（一作）,李帅戈,王熠晖,万岩*.面向异构非欧数据的因果关系发现方法[J].系统工程理论与实践,2024,44(06):1987-2002. （CSSCI 期刊）
[4] Huang, Wenyang, Jianyu Zhao, and Xiaokang Wang*（通讯作者）. Model-driven multimodal LSTM-CNN for unbiased structural forecasting of European Union allowances open-high-low-close price[J]. Energy Economics, 132 (2024): 107459. (中科院二区)
[5] Liu, Chao, Gao, Xiao and Wang, Xiaokang*（通讯作者）. Data adaptive functional outlier detection: Analysis of the Paris bike sharing system data[J]. Information Sciences, 2022, 602:13-42. (中科院一区，IF: 6.795)
[6] Wang, Xiaokang（一作）, Li, Chengjian, Shi, Hao, Wu, Congshan, and Liu, Chao. Detection of outlying patterns from sparse and irregularly sampled electronic health records data[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2023, 126:106788. (中科院一区)
[7] Wei, C., Wang, Z., Yuan, J., Wang, X., Liu, H., & Zhao, Q. SemiHAR: Improving Semi-supervised Human Activity Recognition via Multitask Learning[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2023, 1-14.  （中科院一区）
[8] Wang, Xiaokang（一作）, Wang, H., Wang, Z., Lu, S.* and Fan, Y. Risk spillover network structure learning for correlated financial assets: A Directed acyclic graph approach[J]. Information Sciences, 2021, 580: 152-173. (中科院一区)
[9] Wang, Xiaokang（一作）, Wang, H., Wang, S.* and Yuan, J. Convex clustering method for compositional data via sparse group Lasso[J]. Neurocomputing, 2021, 425: 23-36. (中科院二区)

专著/译著

专利

软件著作权

获奖与荣誉

  • 北京市优秀毕业生（2022）
  • 北京航空航天大学校级优秀博士论文（2023）
  • 北京航空航天大学研究生“十佳”（2022）
  • 博士研究生国家奖学金

社会兼职