刘晓冰

博士、副教授、系副主任

基本信息

办公电话： 电子邮件： lxiaobing@bjtu.edu.cn
通讯地址：交大科技大厦11层T1121 邮编：

教育背景

  • 博士研究生      北京交通大学   交通运输规划与管理        2016/09-2021/06    导师：闫学东 教授
  • 博士联合培养   伦敦大学学院   土木环境与地理工程        2018/11-2019/11   导师：Prof. Helena
  • 硕士研究生      北京交通大学   交通运输规划与管理        2014/07-2016/09    导师：闫学东 教授
  • 本科（辅修）   北京交通大学   交通运输规划与管理        2013/09-2014/07    轨道试点班
  • 本        科         北京交通大学    土     木     工     程             2010/09-2014/07    茅以升班


研究方向：大数据与人工智能，共享出行服务，智慧交通安全

招生方向：每年招生1名系统科学硕士，2-3名交通运输方向硕士

本人在闫学东教授课题组（主页https://faculty.bjtu.edu.cn/8329/），课题组每年可招收2名博士，10名硕士（交通运输工程、系统科学）。

团队氛围和谐，积极向上，往届毕业生优秀，欢迎有自驱力、热爱科研、对于交通大数据挖掘与应用感兴趣的同学报考！

立志于读博深造，有一定的数据处理和学术论文基础的，优先考虑。邮箱：lxiaobing@bjtu.edu.cn

工作经历

2024年12月---至今                 北京交通大学系统科学学院         副教授

2023年6月---2024年12月      北京交通大学系统科学学院         讲师

2021年6月---2023年6月        北京交通大学交通运输学院         讲师


研究方向

  • 系统科学

招生专业

  • 系统科学硕士

科研项目

  • 基于合乘用户特征挖掘的出行需求预测与服务优化方法（72304030），国家自然科学基金"青年基金"， 2024.01-2026.12，主持
  • 基于运输车辆在途运行状态的风险特征提取技术（2023YFC3009602），国家重点研发-任务，2023.11-2026.10，主持
  • 预期需求响应的网约合乘出行运营优化研究 (2024JBZX013),中央高校基本科研业务费科研专项，2024.05-2026.3，主持
  • 北京市电动三四轮车综合治理研究 (2022ZKKT017)， 首都高端智库课题，2022.11-2023.09，主持
  • 数据驱动的都市圈空间结构识别与通勤绩效评估研究（2021RC280），校科技基金人才基金，2022.04-至今，主持
  • 城市群都市圈空间优化关键技术（2022YFC3800100），国家重点研发计划，2022.11-2025.10，项目骨干
  • 双碳背景下未来城市交通运行管理与结构优化（72288101-2-3），国家自然科学基金“基础科学中心”，2023.01-2027.12，项目骨干
  • 面向市郊通勤的“私家车共乘+轨道交通”组合出行优化与管理（72371020），国家自然科学基金“面上”，2024.01-2027.12，参与
  • 面向自动驾驶的类脑智能驾驶决策及对应交通流模型研究（ 72271018），国家自然科学基金“面上”，2023.01-2026.12，参与
  • 福州都市圈开行市域列车发展路径研究，中国工程院，2023.03-2024.04，参与
  • Consultancy for Summary Reports and Multimedia Dissemination for GEF6 China SCIAP Project（7204890），世界银行，2022.05-2023.03，参与
  • 大数据驱动的城市群交通出行需求推演与资源配置方法（T18A1100010），国家自然基金委，2018.03-2021.12，参与
  • 城市交通管理理论与方法（T16A400040），国家自然科学基金“创新群体”，2017.01-至今，参与


教学工作

本科课程：国土空间与城市规划、城市规划、交通系统分析与应用

本研贯通课程：智慧交通系统——技术与应用

论文/期刊


  1. Liu X, Yan X, Wang W, et al. Characterizing the polycentric spatial structure of Beijing Metropolitan Region using carpooling big data[J]. Cities, 2021, 109:103040 (SSCI, An1) （第一作者）
  2. Liu X, Titheridge H, Yan X, et al. A passenger-to-driver matching model for commuter carpooling: Case study and sensitivity analysis[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2020, 117:102702. (SCI, An1) （第一作者）
  3. Liu X, Yan X, Liu F, et al. A trip-specific model for fuel saving estimation and subsidy policy making of carpooling based on empirical data[J]. Applied Energy, 2019, 240:295-311. (SCI, An1) （第一作者)
  4. 刘晓冰,李奉孝,田欣妹,闫学东.基于通勤模式的都市圈中心结构判别研究[J/OL].交通运输系统工程与信息,2022:1-14 (EI)（第一作者）
  5. Yang, Z., Liu, X.*, Wang, J., Yan, X., Shen, R., & Huo, Z. (2024). Assessment on resilience of urban agglomeration transportation system considering passenger choice and load-capacity factor. Reliability Engineering & System Safety, 110527. (SCI, An1) （通讯作者）
  6. Ma, S., Yan, Y., Wang, J., Chen, D., Yang, J., & Liu, X*. (2024). Predictability of driver’s stop/go decisions at flashing-light-controlled grade crossings by coupling functional brain network and deep learning methods. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 107, 115-132. (SSCI, An2) （通讯作者）
  7. HUO Zhengqi, YANG Xiaobao,  Liu, X.*, and YAN Xuedong. Spatio-temporal analysis on online designated driving based on empirical data. Transportation research part A: policy and practice 183 (2024): 104047. (SCI, An1) （通讯作者）
  8. Liu, Z., Liu, X.*, Wang, Y., & Yan, X. (2024). Coupling travel characteristics identifying and deep learning for demand forecasting on car‐hailing tourists: A case study of Beijing, China. IET Intelligent Transport Systems, 18(4), 691-708. (SCI, An2) （通讯作者）
  9. Xiang, W., Wang, Z., Pan, X., Liu, X.*, Yan, X., & Chen, L. (2024). The balance between traffic control and economic development in tourist cities under the context of COVID-19: A case study of Xi’an, China. PLoS one, 19(1), e0295950. (SCI, An2) （通讯作者）
  10. Xiang, W., Chen, L., Yan, X., Wang, B., & Liu, X*. The impact of traffic control measures on the spread of COVID-19 within urban agglomerations based on a modified epidemic model. Cities, 2023, 135, 104238. (SSCI, An1) （通讯作者）
  11. 张金雷,杨健,刘晓冰*,等.基于计算机视觉的轨道交通站内火灾检测与定位[J/OL].交通运输系统工程与信息,1-14[2024-07-12].http://kns.cnki.net/kcms/detail/ 11.4520.u.20240422.1755.002.html. (EI)（通讯作者）
  12. Yan X, Liu X, Song Y. Optimizing evacuation efficiency under emergency with consideration of social fairness based on a cell transmission model[J]. PLoS ONE, 2018, 13(11). (SCI, An3) （第二作者，导师一作）
  13. Chen, H., Yan, X., Liu, X., & Ma, T. (2023). Exploring the operational performance discrepancies between online ridesplitting and carpooling transportation modes based on DiDi data. Transportation, 50(5), 1923-1958.
  14. Zhang J, Hasan S, Yan X, Liu X. 2021. Spatio-temporal mobility patterns of on-demand ride-hailing service users[J]. Transportation Letters, 2021: 1-12. (SCI, EI)
  15. Gu X, Yan X, Ma L, Liu X. Modeling the service-route-based crash frequency by a spatiotemporal-random-effect zero-inflated negative binomial model: An empirical analysis for bus-involved crashes[J]. Accident Analysis & Prevention, 144. (SSCI, An1) 
  16. Wang R, Chen F, Liu X, Fujiyama T. Spatiotemporal analysis of competition between subways and taxis based on multi-source data[J]. IEEE Access, 2020, 99:1-1. (SCI, An2) 
  17. Chen D, Yan X, Liu X, et al. Evaluating and diagnosing road intersection operation performance using floating car data[J]. Sensors, 2019, 19(10):2256. (SCI, An3) 
  18. Chen D, Yan X, Liu X, Li S, Wang L, Tian X. A multiscale-grid-based stacked bidirectional GRU neural network model for predicting traffic speeds of urban expressways. IEEE Access. 2020, 9:1321-37. (SCI, An2) 
  19. Wang L, Yan X, Liu Y, Liu X, Chen D. Grid mapping for road network abstraction and traffic congestion identification based on probe vehicle data. Journal of Transportation Engineering, Part A: Systems. 2021, 147(5):04021024. (SCI, An4)
  20. 黄姗,陈浩然,钟华,陈立峰,田欣妹,刘晓冰*. 网约车合乘与地铁联运出行特征识别与节油估算[J]. 城市交通,2023,21(3):21-30. DOI:10.13813/j.cn11-5141/u.2023.0010.
  21. 闫学东, 刘晓冰, 刘炀, et al. 基于浮动车大数据与网格模型的城市交通拥堵识别和评价研究[J]. 北京交通大学学报, 2019, 43(01):109-118. (CSCD) 
  22. 李奉孝,陈德启,闫学东,刘桐,刘晓冰.城市群节假日顺风车城际出行时空分布特征研究[J/OL].北京交通大学学报,2022(01):31-39. (CSCD) 


专著/译著

专利

  • 网约合乘出行短时需求概率预测方法及系统，实审公布日：2024-10-18
  • 城际出行OD需求量预测模型训练方法、 预测方法及系统，实审公布日：2023-11-17
  • 一种基于出行模式识别的乘客出行时间价值计算方法，实审公布日： 2022-09-06
  • 一种网约拼车与地铁联运匹配优化方法，实审公布日： 2022-09-06
  • 一种网约专巴与地铁联运匹配优化方法，实审公布日： 2022-09-06
  • 人到车的网约顺风车匹配方法，实审公布日：2020-04-10
  • 基于订单的顺风车出行节油计量方法，实审公布日：2018-11-27

软件著作权

冬奥交通运行状态监测识别系统

冬奥交通应急方案生成系统

城市道路网VMS管理系统

获奖与荣誉


  • 中国国际大学生创新创业大赛北京赛区优秀导师
  • 《基于浮动车数据的信号交叉口问题自主诊断与配时智能优化方案》：第三届“京彩大创”北京大学生创新创业大赛三等奖
  • 《大数据平台下城市群综合交通智慧出行服务一体化探索者》：第九届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛全国铜奖、北京赛区一等奖
  • 2023年国家级大创项目——指导老师
  • 2021年北京交通大学（研究生）“知行奖学金”
  • 2021年北京市优秀毕业生
  • 2020数字中国创新大赛大数据赛道三等奖




社会兼职


  1. 世界交通运输大会（WTC）第三届学部委员会运输规划学部国土空间与交通规划学科技术委员会 青年委员

  2. Scientific Reports, Applied Energy, Urban Rail Transit，中国公路学报等国内外顶级期刊审稿人