一、基本信息

姓名：李建民          職稱：講師       學歷：研究生     學位：博士

e-mail：ljm@imu.edu.cn

辦公室：內蒙古大學南校區(qū)交通樓b304

二、經歷

2019.9-2024.9，北京交通大學，交通運輸規(guī)劃與管理，博士

2018.9-2019.7，北京交通大學，交通運輸規(guī)劃與管理，碩士

2014.9-2018.7，內蒙古農業(yè)大學，交通工程，本科

2024.10-至今，內蒙古大學，交通學院，運輸工程系

三、教學工作

《大數據理論與方法》（研究生）、《軌道交通運營管理》（研究生）、《人工智能算法導論》、《交通大數據處理與分析》、《交通事故分析與預防》、《物流信息系統(tǒng)》

四、研究方向

軌道交通運輸組織，人工智能技術驅動的列車晚點預測、傳播及影響

五、科研項目

[1] 內蒙古自治區(qū)自然科學基金青年基金，高速鐵路網絡列車晚點傳播機理及模型研究，2025-2027，主持；

[2] 內蒙古大學高層次人才科研啟動項目，考慮列車運行時空邏輯關系的高速鐵路列車晚點預測與演化研究，2024-2027，主持．

[3] 內蒙古自治區(qū)重點研發(fā)與成果轉化計劃項目，人工智能驅動的鐵路運營安全決策支持系統(tǒng)關鍵技術及應用，2025-2027，參與；

[4] 內蒙古自治區(qū)重點研發(fā)與成果轉化計劃項目，面向城市軌道交通運營中斷安全管控的多模式交通應急協同疏運關鍵技術及應用研究，2025-2027，參與；

[5] 自然科學橫向，呼和浩特市2025年度城市軌道交通服務質量評價項目，2025-2025，結題，參與.

六、科研成果

[1] Li J M，XU X Y．A train delay prediction approach for High-Speed railway considering spatiotemporal logical relationships in train operation[J]．Computers & Industrial Engineering，2025，211(2026)：111601．

[2] Li J M，XU X Y，DING X，LIU J，RAN B．Bayesian Spatio-temporal Graph Convolutional Network for Railway Train Delay Prediction[J]．IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems，2024，25(7)：8193-8208．

[3] 李建民，許心越，丁忻．基于多階段特征優(yōu)選的高速鐵路列車晚點預測模型[J]．中國鐵道科學，2023，44(4)：219-229．

[4] SHI R，XU X Y，Li J M，LI Y Q．Prediction and analysis of train arrival delay based on XGBoost and Bayesian optimization[J]．Applied Soft Computing，2021，109：107538．

[5] BAO X，LI Y Q，Li J M，SHI R，DING X．Prediction of Train Arrival Delay Using Hybrid ELM-PSO Approach [J]．Journal of Advanced Transportation，2021，7763126．

[6] 許心越，孔慶雪，李建民，劉軍，孫琦．建成環(huán)境對軌道交通客流的時空異質性影響分析[J]．交通運輸系統(tǒng)工程與信息，2023，23(4)：194-202．

[7] 李浩然，許心越，李建民，張安忠．考慮稀疏特性的城市軌道交通短時OD時空預測方法[J]．鐵道科學與工程學報，2023，20(10)：3685-3695．

[8] Li J M，XU X Y，SHI R，DING X．Train Arrival Delay Prediction Based on Spatial- Temporal Graph Convolutional Network to Sequence Model[C]// IEEE International Intelligent Transportation Systems Conference．Indianapolis，USA．New York：IEEE Press，2021：2399-2404．

[9] Li J M，XU X Y，SHI R，ZHAO M．Train Arrival Delay Prediction Based on a CNN-LSTM Approach[C]// 21st COTA International Conference of Transportation Professionals．Xi'an，China．Virginia：American Society of Civil Engineers，2021：555-563．

[10] 許心越，李建民，王銘銘．非正常事件下高速列車延誤控制優(yōu)化理論與方法[M]．人民交通出版社，2021．

 發(fā)明專利

[1] 一種非正常事件下高鐵路網圖定能力保持方法，ZL201911149049.2．2021-01-01．

[2] 一種基于數據驅動的城市軌道交通路網協同限流方法，ZL201910470801.7．2021-07-30．

[3] 城市軌道交通乘客出行路徑選擇估計方法，ZL201910594844.6．2021-06-15．

[4] 一種跨線列車多站到達晚點預測的方法及裝置，ZL202210723029.7．2024-08-13．

[5] 非正常事件下的路網列車調整優(yōu)化方法及系統(tǒng)、存儲介質、終端，ZL202011257253.9．2020-11-12．

[6] 一種擁擠條件下軌道交通反向乘客的識別及乘車班次的推定方法及系統(tǒng)，ZL202010418186.8．2020-05-18．

[7] 一種城市軌道交通乘客個體出行目的推斷的方法及系統(tǒng)，ZL202110901736.6．2024.02.02．

[8] 城市軌道交通多場景下客流精準誘導方法及系統(tǒng)，ZL201910753308.6．2021-10-22．

[9] 一種面向初始延誤與區(qū)間限速的列車運行調控方法和系統(tǒng)，ZL202110986180.5．2022-06-10．

七、獲獎與榮譽

2023年 福建省科學技術獎  三等獎（4/5）  網絡化客流需求條件下的城市軌道交通智能運輸關鍵技術及決策平臺

2021年 中國城市軌道交通科技進步獎 一等獎（排名第15/18） 城市軌道交通智能運輸關鍵技術及決策支持平臺

八、社會兼職

Transportation Research Part A: Policy and Practice、Engineering Applications of Artificial Intelligence、ICT Express、鐵道運輸與經濟等期刊審稿人