2014/09-2020/06，星空电竞app2026最新版，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

2010/09-2014/06, 内蒙古大学，交通学院，交通运输，学士

2026/1-至今，星空电竞app2026最新版，交通运输学院，副教授

2022/10-2025/12，星空电竞app2026最新版，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

• 交通运输规划与管理
• 交通运输（专业学位）
• 低空规划与管理

• 交通运输规划与管理硕士
• 交通运输硕士
• 低空技术与工程硕士

招收学术型和专业型硕士研究生，主要研究方向为城市绿色低碳可持续交通、电动汽车运行管理、城市公交系统建设与管理、城市交通大数据挖掘等。

欢迎有兴趣的同学提前联系，yx.wang@bjtu.edu.cn

Ø  本课题组团队氛围融洽，工作内容紧跟就业需求，以服务学生发展为教育宗旨。

Ø  依托国家级科研项目，为学生提供最前沿的研究机会，紧跟行业发展趋势。

Ø  以学生的发展为目标，从理论学习、编程、论文撰写等多方面提供充分的指导，同时尊重学生的个人需求，鼓励创新和独立思考。

欢迎各年级本科生咨询，特别欢迎有兴趣的同学通过参与大创、毕业设计等方式提前加入课题组。

教育部中央高校基本科研业务费基础研究项目：动态客流响应的模块化自动驾驶电动公交智能充电调度一体化优化研究，2026-至今

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

星空电竞app2026最新版人才基金项目：融入电池老化特征的电动公交车辆调度优化研究，2023-2026

自然科学横向项目：民航智慧机场弱电专业工程建设实践与创新研究，2025-2026

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，2022-2025

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，2022-2024

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

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

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

• 本科生课程：《人工智能基础及应用》、《交通运输自动控制原理》

• 研究生课程：《博弈论》、《最优估计与数据融合方法》

围绕绿色低碳可持续交通等研究方向，发表学术论文20余篇，其中部分成果以第一作者/通讯作者发表于领域顶级期刊，例如《Transportation Research Part D》、《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》、《Renewable Energy》等。

部分代表性研究成果如下：

第一作者

Yongxing Wang, Feixiong Liao, Jun Bi, Chaoru Lu. Optimal battery electric bus system planning considering heterogeneous vehicles, opportunity charging, and battery degradation[J]. Renewable Energy. 2024, 237: 121596.

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. 

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.

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.

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.  

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. 

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.

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. 

王永兴，毕军，谢东繁，赛秋玥. 计及电池老化特征的电动公交车静态无线充电设施布局优化[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2024, 52(6): 45-55.

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]. 星空电竞app2026最新版学报, 2017, 41(6): 76-81. 

通讯作者

Bohan Zhang, Yongxing Wang*, Qinwen Zheng, Xiaoyi Li, Qiuyue Sai. Driving range estimation for electric buses considering battery degradation levels: A self-attention deep learning approach [J]. Measurement. 2026, 264: 120271.

Xiaolong Zuo, Jun Bi, Yongxing Wang*. Optimal Route Choice and Charging Strategy for Connected and Autonomous Electric Vehicles Under Mixed Traffic Flow Considering Multiple Objectives[J]. IET Intelligent Transport Systems. 2025, 19(1): e70126.  

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.  

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. 

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. 

毕军, 王嘉宁, 王永兴*. 基于 LSTM-FC 模型的充电站短期运行状态预测[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2025, 53(2): 58-67. 

更多成果可详见ResearchGate个人主页: https://www.researchgate.net/profile/Yongxing-Wang-5

面向混合充电模式的纯电动公交车辆调度方法和系统. 申请号：202512005909.7. 申请日：2025年12月29日. 已受理

一种融入电池老化特征的纯电动公交车续驶里程估计方法. 申请号：202411693725.3. 申请日：2024年11月25日.  已公开.

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. 已公开.

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. 已授权.

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

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.

中国物流与采购联合会科技进步一等奖，2024年

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

北京市优秀毕业生, 2020年

“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

担任《Transportation Research Part A》、《Transportation Research Part D》、《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》、《IEEE Transactions on Transportation Electrification》等国际权威期刊审稿人。