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重复驾驶条件下驾驶员记忆增长模型研究

李雪玮 李振龙 赵晓华

李雪玮, 李振龙, 赵晓华. 重复驾驶条件下驾驶员记忆增长模型研究[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(1): 21-27. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.01.003
引用本文: 李雪玮, 李振龙, 赵晓华. 重复驾驶条件下驾驶员记忆增长模型研究[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(1): 21-27. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.01.003
LI Xuewei, LI Zhenlong, ZHAO Xiaohua. Memory Growth Models of Drivers under Repeated Driving Environment[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(1): 21-27. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.01.003
Citation: LI Xuewei, LI Zhenlong, ZHAO Xiaohua. Memory Growth Models of Drivers under Repeated Driving Environment[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(1): 21-27. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.01.003

重复驾驶条件下驾驶员记忆增长模型研究

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.01.003
基金项目: 

北京市交通工程重点实验室(北京工业大学)开放课题

详细信息
  • 中图分类号: U491.254

Memory Growth Models of Drivers under Repeated Driving Environment

  • 摘要: 驾驶员的记忆影响视觉搜索及路径规划等驾驶行为,进而影响道路通行效率与交通安全.为了描述重复驾驶条件下驾驶员记忆变化的特征,设计模拟驾驶实验,研究同一场景下重复驾驶对驾驶员记忆的累积刺激.通过场景记忆量表衡量驾驶员的记忆程度,分析了驾驶员记忆增长与重复驾驶次数的动态变化关系,分别采用单分子式、修正Weibull方程及Richards方程建立累积刺激作用下驾驶员记忆增长模型,并以误差平方和、均方根误差和调整 R2为评价指标对模型精度进行对比分析.结果表明,3种模型均能对驾驶员记忆增长特性进行描述,其中 Richards模型精度最高,其平均调整R2为0.9884.Richards模型揭示了记忆的同化与异化作用的本质,更适合建立重复驾驶条件下驾驶员对场景的记忆增长模型.

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2018-02-28

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