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人才培養(yǎng)
鄭韻含
職稱：助理教授、研究員
研究方向：交通地理,城市計算,行為科學(xué),城市與交通經(jīng)濟學(xué)
通訊地址：北京大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院樓242
yunhan@pku.edu.cn
鄭韻含，北京大學(xué)城市管理與經(jīng)濟學(xué)雙學(xué)士，美國麻省理工學(xué)院（MIT）城市規(guī)劃與交通學(xué)雙碩士、交通科學(xué)博士，師從 Jinhua Zhao 教授。博士畢業(yè)后在 MIT 與新加坡聯(lián)合研究中心從事博士后研究。作為第一作者在Nature Cities、Nature Communications發(fā)表多篇文章，相關(guān)成果被華盛頓郵報、加拿大國家廣播公司、新加坡聯(lián)合早報、MIT News等多家新聞媒體報導(dǎo)。研究成果還廣泛發(fā)表于行業(yè)內(nèi)頂級期刊，如Transportation Research Part A, Part B, Part C, Cities等。研究方向聚焦于城市科學(xué)與交通領(lǐng)域的交叉研究，特別關(guān)注如何利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)來理解和優(yōu)化城市系統(tǒng)和政策。
教育經(jīng)歷
2014-2018，北京大學(xué)，城市管理 & 經(jīng)濟學(xué)， 本科
2018-2021，麻省理工學(xué)院 (MIT)，城市規(guī)劃 & 交通，碩士
2021-2024，麻省理工學(xué)院 (MIT)，交通，博士
工作經(jīng)歷
2024-2025，麻省理工學(xué)院-新加坡聯(lián)合研究所 (SMART)，博士后
研究方向
（1）因果推斷、城市與交通經(jīng)濟學(xué)：利用先進的因果推斷方法評估新興交通工具如擁堵收費、電動汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施和遠程辦公對出行、環(huán)境、經(jīng)濟和社會公平的影響。（2）城市計算與機器學(xué)習(xí)：開發(fā)機器學(xué)習(xí)算法預(yù)測和引導(dǎo)出行行為；開發(fā)偏差緩解方法以增強機器學(xué)習(xí)算法的公平性和公正性。（3）出行決策與城市網(wǎng)絡(luò)：結(jié)合統(tǒng)計建模、深度學(xué)習(xí)計算和網(wǎng)絡(luò)理論，對個體出行決策和城市網(wǎng)絡(luò)進行建模和分析。
在麻省理工學(xué)院(MIT)與麻省理工學(xué)院-新加坡聯(lián)合研究所(SMART)指導(dǎo)多名碩士生和博士生開展科研工作。
研究方向
城市流動性與經(jīng)濟協(xié)同機制：利用時空大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)，深入研究個體出行決策行為與宏觀城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的相互作用，并定量探討城市流動性與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)同機制。
新型交通業(yè)態(tài)的影響與治理：重點關(guān)注電動出行、自動駕駛等新型交通模式對城市經(jīng)濟空間結(jié)構(gòu)的重塑作用，并開展面向可持續(xù)發(fā)展的協(xié)同治理策略研究。
城市系統(tǒng)綜合建模：綜合運用統(tǒng)計建模、計量經(jīng)濟學(xué)、機器學(xué)習(xí)及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論等方法，構(gòu)建能夠系統(tǒng)模擬個人出行決策、城市網(wǎng)絡(luò)動態(tài)及交通政策效應(yīng)的分析模型。
代表性論文
· Zheng, Y.*, Keith, D., Wang, S., Mi, D. & Zhao, J. Effects of electric vehicle charging stations on the economic vitality of local businesses. (2024). Nature Communications, 15, 7437. [Paper][The Washington Post] [CBC News] [MIT News]
· Zheng, Y., Wang, S.*, Liu, L., Aloisi, J. & Zhao, J. (2024). Impacts of remote work on vehicle miles traveled and transit ridership in the United States. Nature Cities, 1, 346–358. [Paper] [MIT News]
· Wang, S.1, Zheng, Y.1, Wang, G., Yabe, T., Moro, E. & Pentland, A. (2024). Infrequent activities predict economic outcomes in major American cities. Nature Cities, 1(4), 305-314.[Paper] ( 1co-first authors.)
· Zheng, Y., Wang, S.*, & Zhao, J. (2021). Equality of opportunity in travel behavior prediction with deep neural networks and discrete choice models. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 132, 103410. [Paper]
· Zheng, Y.*, Meredith-Karam, P., Stewart, A., Kong, H., & Zhao, J. (2023). Impacts of congestion pricing on ride-hailing ridership: Evidence from Chicago. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 170, 103639.[Paper]
· Zheng, Y., Moody, J., Wang, S., & Zhao, J*. (2021). Measuring policy leakage of Beijing’s car ownership restriction. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 148, 223-236. [Paper] [MIT News]
其它論文
· Yang, M., Zheng, Y.*, Wang, S., Guo, X., & Zhao, J. (2025). Impacts of the built environment on remote work choices and preferences. Cities, 170, 103639. [Paper]
· Mo, B., Zheng, Y.*, Guo, X., Ma, R., & Zhao, J. (2025). Robust binary and multinomial logit models for classification with data uncertainties. European Journal of Operational Research. [Paper]
· Zheng, Y., Kong, H.*, Petzhold, G., Barcelos, M. M., Zegras, C. P., & Zhao, J. (2022). Gender differences in the user satisfaction and service quality improvement priority of public transit bus system in Porto Alegre and Fortaleza, Brazil. Travel Behaviour and Society, 28, 22-37. [Paper]
· Zheng, Y.*, Caros, N. S., Aloisi, J., & Zhao, J. (2023). Examining the interactions between working from home, travel behavior and change in car ownership due to the impact of COVID-19. Travel Behaviour and Society, 33, 100634. [Paper]
· Wang, Q., Wang, S.*, Zheng, Y., Lin, H., Zhang, X., Zhao, J., & Walker, J. (2024). Deep hybrid model with satellite imagery: How to combine demand modeling and computer vision for travel behavior analysis?. Transportation Research Part B: Methodological, 179, 102869. [Paper]
· Wang, S.*, Mo, B., Zheng, Y., Hess, S., & Zhao, J. (2024). Comparing hundreds of machine learning and discrete choice models for travel demand modeling: An empirical benchmark. Transportation Research Part B: Methodological, 190, 103061. [Paper]
