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復旦管理學獎勵基金會設有"復旦管理學傑出貢獻獎"，自2006年起，每年依次在管理學的三個子領域"管理科學與工程""工商管理"和"公共管理"進行評獎。2015年評獎領域是管理科學與工程，產生了三位獲獎人：高自友、楊善林、楊曉光，本書彙集了2015復旦管理學傑出貢獻獎的三位獲獎者的代表性學術成果。

本書總結了近年來可交易出行票的最新研究成果。本書圍繞實驗設計和建模分析，包括從理論角度對可交易出行票進行分析和建模，可交易出行票方案設計，考慮出行者的不完全理性心理，特別是其對損失和收益的不同定義以及對於該方案的有效性，以及可交易出行票對交通管理的理論和實際意義。

本書以作者及其團隊多年來研究的城市軌道交通管理及優化控制理論為基礎，深入細緻地闡述了城市軌道交通運營過程中面臨的一系列管理與控制優化問題，提出了相關的優化、建模與控制方法，是作者及團隊近年來一系列研究成果的集成體現。主要內容包括客流管理與控制優化、列車運行組織優化、列車運行控制以及列車運行管理與控制一體化四大部分。

內容：本書構建了包括城市軌道交通常態與非常態場景下車站級和網絡級短時進站流預測、短時OD流預測、短時斷面流預測、以軌道交通為骨幹的多模式交通短時客流預測、基於計算機視覺的軌道交通站內關鍵設施處短時客流預測等在內的一整套智能城市軌道交通短時客流預測體系。具體章節內容安排如下：第1章為緒論。第2章為城市軌道交通車站級常態短時進站流預測。第3章為城市軌道交通網絡級常態短時進站流預測。第4章為城市軌道交通車站級與網絡級非常態短時進站流預測。第5章為城市軌道交通車站級與網絡級短時OD流預測。第6章為城市軌道交通網絡級短時斷面流預測。第7章為以軌道交通為骨幹的多模式交通短時客流預測。第8章為基於計算機視覺的城市軌道交通站內短時客流預測。 讀著對象：本書主要面向城市軌道交通運營管理部分科研人員，廣大從事交通大數據分析、機器學習或深度學習的專業人員，從事高等教育的專任教師，高等院校的在讀學生及相關領域的廣大科研人員，可作為各高等院校交通運輸、交通工程等專業的本科生和研究生教材。 特色：隨著大數據、人工智能等技術的興起，利於人工智能方法進行短時客流預測的研究興起，然而目前國內鮮有利用人工智能方法針對城市軌道交通進行短時客流預測的專著，本書為當前鮮有的利用人工智能進行城市軌道交通短時客流預測方法的專著，構建了一整套包括城市軌道交通常態與非常態場景下車站級和網絡級短時進站流預測、短時OD流預測、短時斷面流預測、以軌道交通為骨幹的多模式交通短時客流預測、基於計算機視覺的軌道交通站內關鍵設施處短時客流預測等在內的一整套智能城市軌道交通短時客流預測體系。