基本情况

张永男，博士/博士后，永利ylg集团官网副教授，硕士生导师。主要从事智能网联新型混合交通控制及优化、网联自动驾驶、交通信号协同控制、人工智能算法及应用等方向的研究工作，主持/参与国家自然科学基金、北京市自然科学基金、北京市自然科学基金联合基金、北京市科委科技计划、中国博士后科学基金以及企事业委托课题等多项科研项目。近年来，以一作/通讯在IEEE T-ITS、IEEE T-II等期刊上发表SCI论文多篇，申请/授权国家发明专利10余项。作为主要完成人获中国智能交通协会科技进步二等奖1项、日内瓦国际发明展银奖1项。担任国家自然科学基金评审专家、全国本科/硕士研究生毕业论文（设计）抽检评审专家库专家，IEEE会员、中国自动化学会会员、中国公路学会会员，以及IEEE T-ITS、IEEE T-II、IEEE T-VT、TR-B/C等期刊审稿人。主讲《智能交通系统集成》本科生课程，发表教学论文5篇。

研究方向

1. 城市路网交通信号协同控制

2. 网联自动驾驶轨迹预测及控制

3. 智能网联混合交通控制及优化

4. 人工智能算法应用与云边协同计算

招生专业

0823交通运输工程（学术型硕士）

0861交通运输（专业型硕士）

0802J1低空技术与工程（学术型硕士）

教育背景

2017.09-2021.09，北京交通大学电子信息工程公司（现为自动化与智能公司），交通信息工程及控制，博士（硕博连读）

2015.09-2017.06，北京交通大学电子信息工程公司（现为自动化与智能公司），控制科学与工程，硕士

2011.09-2015.06，山东理工大学电气与电子工程公司，自动化，学士

工作经历

2026.07-至今，永利ylg官网，副教授、硕导

2024.07-2026.06，永利ylg官网，讲师、硕导

2021.11-2024.06，永利ylg集团官网城市建设学部，团队博士后、讲师、硕导

科研项目

1.国家自然科学基金青年项目，基于边缘计算的交通网络流协同低碳控制，主持

2.中国博士后科学基金面上项目，基于云边协同的智能网联混合交通流分布式协同控制，主持

3.国家自然科学基金面上项目，高速铁路网络列车运行基于模型预测和证据推理的安全预测与冲突防范，参与

4.北京自然科学基金面上项目，融合电池特性与智能充电策略的电动公交运营计划一体化优化，参与

5.北京自然科学基金轨道交通联合项目，基于边缘计算的城轨列车运行智能协同控制，参与

6.北京自然科学基金青年项目，考虑自动驾驶私家车混入的城市停车定价与资源配置协同调控策略研究，参与

7.北京市科委科技计划项目，基于纳秒门控成像的智能透车窗超员抓拍系统研制，参与

8.云控智行（上海）汽车科技有限公司企事业委托项目，云控智行-上海临港交通AI感知算法，参与

9.北京市城市规划设计研究院企事业委托项目，北京市机动车能源供需预测及发展对策研究，参与

获奖情况

1. 中国智能交通协会科技进步奖二等奖，2025年

2. 日内瓦国际发明展银奖，2025年

3. 永利ylg官网青年教师教学基本功比赛二等奖， 2024年

4. 第五届交通运输工程全国优秀博士学位论文，2023年

代表性论文

1. Yongnan Zhang, Xiaobin Luo, Yunxuan Li, Sirui Peng, Leipeng Zhu, Yonghua Zhou, Hamido Fujita. Cooperative control of traffic signals and vehicle trajectories using multi-agent actor-critic approach with vehicle-road-cloud integration [J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2026, 27 (8): 9220-9235.

2. Yongnan Zhang, Yonghua Zhou. Cooperative multi-agent actor-critic approach using adaptive value decomposition and parallel training for traffic network flow control [J]. Neurocomputing, 2025, 623: 129384.

3. Yongnan Zhang, Sirui Peng, Yonghua Zhou. Spatial-temporal graph transformer network for traffic network flow prediction using parallel training based on cloud computing [J]. Applied Soft Computing, 2025, 180: 113422.

4. Yongnan Zhang, Yonghua Zhou, Hamido Fujita. Distributed multi-agent reinforcement learning for cooperative low-carbon control of traffic network flow using cloud-based parallel optimization [J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2024, 25(12): 20715-20728.

5. Yongnan Zhang, Yonghua Zhou, Huapu Lu, Hamido Fujita. Spark cloud-based parallel computing for traffic network flow predictive control using non-analytical predictive model [J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2022, 23(7): 7708-7720.

6. Yongnan Zhang, Yonghua Zhou, Huapu Lu, Hamido Fujita. Traffic network flow prediction using parallel training for deep convolutional neural networks on Spark cloud [J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2020, 16(12): 7369-7380.

7. Yuanhang Wang, Yonghua Zhou, Yongnan Zhang, Yiduo Mei. Foreground guided dual branch learning for sparse 4D radar 3D object detection [J]. Neural Networks, 2027, 206: 109687.

8. Min Zhong, Yonghua Zhou, Yuanhang Wang, Yiduo Mei, Yongnan Zhang, Hongyi Xue. BiFP-ATFL-YOLO11: an enhanced YOLO11-based object detector with BiFPN and adaptive threshold focal loss for street view perception [J]. Applied Intelligence, 2026, 56: 256.

9. Leipeng Zhu, Zhiqing Zhang, Yongnan Zhang, Jingyang Yu, Hongjia Wang. Autonomous vehicle crash risk modeling by integrating data augmentation and two-layer stacking [J]. Computers in Industry, 2025, 171: 104320.

10. Leipeng Zhu, Zhiqing Zhang, Jingyang Yu, Yongnan Zhang, Jinxiu Fu. A real-time synthesized driving risk quantification model based on driver risk perception-response mechanism[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2025, 174: 105073.

11. Yongnan Zhang, Yonghua Zhou, Huapu Lu, Hamido Fujita. Cooperative multi-agent actor-critic control of traffic network flow based on edge computing [J]. Future Generation Computer Systems, 2021, 123: 128-141.

发明专利

1. 智能网联混合交通流环境下交通信号与车辆轨迹协同控制方法, ZL202511641368.0, 2026-03-19, 第1发明人。

2. 基于安全强化学习的智能网联车辆轨迹控制方法，ZL202511296633.6, 2026-02-06, 第1发明人。

3. 基于多智能体强化学习的交通信号协同控制方法, ZL202510822300.6, 2025-09-05, 第1发明人。

4. 数据缺失条件下基于对比学习的车辆换道意图预测方法, ZL202511361725.8, 2026-03-20, 第3发明人。

5. 针对步行空间内行人流OD需求的行人引导方法和系统, ZL202610054430.4, 2026-09-04, 第5发明人。

6. 基于电子围栏的共享单车投放方法和装置, ZL202511912799.6, 2026-02-10, 第5发明人。

7. 一种基于出行时间可靠性的CAV专用道布局优化方法, ZL202610172767.5, 2026-07-03, 第6发明人。