王永兴

博士、讲师

基本信息

办公电话： 电子邮件： yx.wang@bjtu.edu.cn
通讯地址：北京市海淀区上园村3号 邮编：100044

教育背景

2014/09-2020/06，北京交通大学，交通运输学院，博士（硕博连读）

2018/09-2019/09, 美国罗德岛大学,计算机工程系,联合培养博士生




工作经历

2022/10-至今，北京交通大学，交通运输学院，讲师

2020/06-2022/06，挪威科技大学，土木与环境工程系，博士后




研究方向

  • 交通运输规划与管理
  • 交通运输（专业学位）

招生专业

  • 交通运输规划与管理硕士
  • 交通运输硕士

科研项目

[1] 国家自然科学基金青年基金项目：面向混合充电模式的电动公交系统资源配置和车辆调度联合优化，2024-至今，主持

[2]北京交通大学人才基金项目：融入电池老化特征的电动公交车辆调度优化研究，2023-至今，主持

[3] 国家自然科学基金面上项目：面向电动汽车用户多维偏好的出行充电诱导建模与优化，2022-至今，参与

[4] 自然科学横向项目：航空货运机坪调度、库区库位分配及集装器组货算法研究，2022-至今，参与

[5] 北京交通大学基本科研业务费研究生创新项目II类：电动汽车充电路径诱导优化建模研究，2018-2020，主持

[6] 国家自然科学基金“创新群体”：绿色出行导向下的城市群综合交通/土地利用协调发展模型，2017-2022，参与

[7] 国家自然科学基金“中欧合作与交流”：电动与传统公交混合运营系统优化方法研究，2018-2021，参与

[8] 国家重点研发计划-课题：建筑垃圾全过程实时监测与智能管控技术集成与示范，2018-2022，参与

[9] 山东省重点研究开发项目：电动车辆动力锂电池组健康状态在线预测关键技术研究，2016-2017，参与

[10] 企业研发项目：共享电动汽车数据采集分析、优化建模与实证研究，2016-2017，参与





教学工作

论文/期刊

[1] Yongxing Wang, Chaoru Lu, Jun Bi, Qiuyue Sai, Xiaobo Qu. Lifecycle Cost Optimization for Electric Bus Systems With Different Charging Methods: Collaborative Optimization of Infrastructure Procurement and Fleet Scheduling[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2023, 24(3): 2842-2861. 

[2]Yongxing Wang, Feixiong Liao, Chaoru Lu. Integrated optimization of charger deployment and fleet scheduling for battery electric buses[J]. Transportation Research Part D: Transport and Environment. 2022, 109: 103382.

[3]Yongxing Wang, Jun Bi, Wei Guan, Chaoru Lu, Dongfan Xie. Optimal charging strategy for intercity travels of battery electric vehicles [J]. Transportation Research Part D: Transport and Environment. 2021, 96:102870.

[4]Yongxing Wang, Jun Bi, Xiaomei Zhao, Wei Guan. A geometry-based algorithm to provide guidance for electric vehicle charging[J]. Transportation Research Part D: Transport and Environment. 2018, 63: 890-906.  

[5]Yongxing Wang, Jun Bi, Wei Guan, Xiaomei Zhao. Optimising route choices for the travelling and charging of battery electric vehicles by considering multiple objectives[J]. Transportation Research Part D: Transport and Environment. 2018, 64: 246-261. 

[6] Yongxing Wang, Chaoru Lu, Jun Bi, Qiuyue Sai, Yongzhi Zhang. Ensemble machine learning based driving range estimation for real‐world electric city buses by considering battery degradation levels [J]. IET Intelligent Transport Systems. 2021, 15(6): 824-836.

[7] Yongxing Wang, Jun Bi, Chaoru Lu, Cong Ding. Route Guidance Strategies for Electric Vehicles by Considering Stochastic Charging Demands in a Time-Varying Road Network. Energies. 2020, 13(9): 2287. 

[8] Jun Bi, Yongxing Wang*, Qiuyue Sai, Cong Ding. Estimating remaining driving range of battery electric vehicles based on real-world data: A case study of Beijing, China[J]. Energy. 2019, 169: 833-843.  

[9] Jun Bi, Yongxing Wang*, Sai Shao, Yang Cheng. Residual range estimation for battery electric vehicle based on radial basis function neural network[J]. Measurement. 2018, 128: 197-203. 

[10] Jun Bi, Yongxing Wang*, Jiawei Zhang. A data-based model for driving distance estimation of battery electric logistics vehicles[J]. EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking. 2018, 2018: 251. 

[11] Jun Bi, Yongxing Wang, Shuai Sun, Wei Guan. Predicting Charging Time of Battery Electric Vehicles Based on Regression and Time-Series Methods: A Case Study of Beijing[J]. Energies. 2018, 11(5): 1040. 

[12] Shui Sun, Jun Zhang, Jun Bi, Yongxing Wang. A Machine Learning Method for Predicting Driving Range of Battery Electric Vehicles[J]. Journal of Advanced Transportation. 2019, 2019: 4109148. 

[13] 毕军，杜宇佳，王永兴*, 左小龙. 基于用户综合满意度的电动汽车充电诱导优化模型[J]. 清华大学学报（自然科学版）, 2023, 63(11): 1750-1759. 

[14] 王永兴, 毕军，孙欢欢. 车辆分时租赁模式高峰时段用户预约分配模型[J]. 北京交通大学学报, 2017, 41(6): 76-81. 

[15] 魏森，王永兴*，杨绿明，毕军. 兼顾成本与风险的渣土车运输路径优化模型[J]. 交通运输研究，2022, 8 (4): 91-98.     

[16] 毕军，王永兴，赵小梅，朱颖. 考虑充电站效益的电动汽车充电分配优化模型[J].公路交通科技, 2018, 35(3): 117-125.

[17] 谢东繁，罗钰超， 周广京，余亚鹏，王永兴，赵小梅.考虑电池退化的单线路电动公交全生命周期运营规划优化策略[J]. 交通运输系统工程与信息，2023，23(03)：66-75+132.

[18] 毕军，张伟，王永兴，杨超，张廷. 电动汽车充电站运营服务评价建模研究[J]. 武汉理工大学学报（信息与管理工程版）, 2016, 38(5): 602-606.

[19] 赵小梅，毕军，王永兴，张俊. 考虑多因素的不正常航班飞机计划恢复模型[J]. 交通运输研究，2017, 3 (2): 52-60.

专著/译著

专利

[1] 一种机场货站的收角/飘板航空集装器的装载服务方法. 申请号：202311688725.X. 申请日: 2023年12月11日. 已公开.

[2]一种机坪保障车辆需求预测方法及装置. 申请号：202410367202.3. 申请日: 2024 年03月28日. 已受理.

[3]一种基于电池老化水平的电动汽车的续驶里程估计方法. 申请号：202311212699.3. 申请日：2023年9月19日. 已公开.

[4] 考虑电池剩余电量的电动汽车充电路线诱导方法. 专利号：ZL 2017 1 0624922.3. 授权公告日: 2020年9月8日. 已授权

[5] 电动汽车锂电池组的健康状态预测方法. 专利号：ZL 2017 1 0743221.1. 授权公告日: 2019年8月30日. 已授权.

软件著作权

获奖与荣誉

1. 北京交通工程学会第四届交通运输工程全国优秀博士学位论文， 2022年

2. 北京市优秀毕业生，  2020年

3. 北京交通大学优秀毕业研究生，  2020年

4. “城市交通管理理论与方法”国家自然科学基金创新研究群体2019年度优秀个人， 2019年

5. 国家奖学金， 2018年


社会兼职

1. 担任国际期刊《Digital Transportation and Safety》青年编委。

2. 担任国际期刊《American Journal of Traffic and Transportation Engineering》编委。

3. 担任国际期刊《World Electric Vehicle Journal》专题咨询小组成员和客座编辑。

4. 担任《Transportation Research Part D》、《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》、《China Communications》等国际期刊审稿人。