出行信息影響下駕駛員任務(wù)集聚認(rèn)知模式研究

戢曉峰，魏雪梅

1.昆明理工大學(xué) 交通工程學(xué)院，昆明 650500

2.公路工程省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（長(zhǎng)沙理工大學(xué)），長(zhǎng)沙 410004

出行信息影響下駕駛員任務(wù)集聚認(rèn)知模式研究

戢曉峰1，2，魏雪梅1，2

1.昆明理工大學(xué) 交通工程學(xué)院，昆明 650500

2.公路工程省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（長(zhǎng)沙理工大學(xué)），長(zhǎng)沙 410004

1 引言

出行信息的認(rèn)知能夠?yàn)轳{駛員出行決策提供重要依據(jù)，且有效的出行信息認(rèn)知與搜尋能夠提高駕駛員的出行效率。文獻(xiàn)[1]給出了這樣的定義：“認(rèn)知心理學(xué)是研究感覺(jué)輸入的變換、減少、解釋、貯存、恢復(fù)和使用的所有過(guò)程的學(xué)科”。而駕駛員認(rèn)知模式，則是描述駕駛員的信息獲取、存儲(chǔ)、處理及輸出等認(rèn)知過(guò)程的理論模式。目前，相關(guān)研究主要分析出行信息影響下的駕駛員出行行為，未能綜合考慮出行信息刺激的多源性及駕駛員任務(wù)集聚認(rèn)知模式的反應(yīng)機(jī)理。已有研究主要從認(rèn)知心理學(xué)和信息融合兩個(gè)方面分析駕駛員的出行行為，如Ramming[2]指出ATIS條件下出行者對(duì)出行選擇的認(rèn)知主要包括歷史經(jīng)驗(yàn)和出行信息兩種途徑，具有較高吸引力的出行信息會(huì)對(duì)出行決策產(chǎn)生重要影響；Dell'Orco等[3]利用不確定性信息理論，初步探討了駕駛員出行經(jīng)驗(yàn)與出行信息的融合模式，主要通過(guò)誘導(dǎo)服從率表示。關(guān)于出行信息搜尋及影響因素的研究近年來(lái)也逐步展開(kāi)，如Chorus等[4]分析了個(gè)體特征在出行信息價(jià)值評(píng)估中的影響機(jī)理；莫一魁等[5]利用最小二乘法對(duì)駕駛員交通信息偏好的影響因素進(jìn)行分析，提出了個(gè)人屬性、出行行為特征、信息需求偏好以及信息獲取方式偏好是影響駕駛員信息偏好的主要因素；出行信息搜尋行為除了受到駕駛員本身屬性影響外[6]，還受到?jīng)Q策規(guī)則、出行經(jīng)驗(yàn)、認(rèn)知能力、信息源、環(huán)境等的影響，而是否繼續(xù)搜尋則取決于出行信息量滿足檢驗(yàn)及信息的可信任程度；徐鋮鋮等[7]定量分析了信息信任度、可用性、易用性等變量對(duì)出行信息接受意愿的影響機(jī)制；戢曉峰等[8]通過(guò)建立偏好路線集對(duì)出行經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行描述，并提出了出行信息搜尋的logit模型，以刻畫(huà)出行者的動(dòng)態(tài)信息認(rèn)知過(guò)程；魏雪梅等[9]建立了駕駛員出行信息搜尋的因果結(jié)構(gòu)方程模型，重點(diǎn)分析駕駛員屬性、信息源因素以及環(huán)境因素與搜尋行為之間的關(guān)系。同時(shí)，現(xiàn)有研究主要利用仿真技術(shù)和問(wèn)卷調(diào)查對(duì)出行信息的影響因素進(jìn)行分析，如潘泉[10]及王雷等[11]建立了多源信息刺激下駕駛員任務(wù)集聚協(xié)同反應(yīng)的微觀仿真算法；Chorus等[12-13]建立了多模式出行信息環(huán)境下的出行仿真器TSL，能夠分析多源出行信息對(duì)出行者實(shí)際選擇的影響，同時(shí)應(yīng)用仿真數(shù)據(jù)，評(píng)估了出行者受教育程度、信息獲取行為以及出行選擇特性之間的關(guān)系。

盡管上述研究為出行信息認(rèn)知模式研究提供了具有理論或應(yīng)用價(jià)值的成果，但缺乏系統(tǒng)的駕駛員出行信息認(rèn)知模式分析，對(duì)出行信息源、出行特征與駕駛員出行信息認(rèn)知模式相互關(guān)系缺乏集成分析。因此，本文在界定駕駛員任務(wù)集聚認(rèn)知模式內(nèi)涵的基礎(chǔ)上，分析了駕駛員任務(wù)集聚認(rèn)知模式的影響因素，并解析駕駛員實(shí)際出行中所面臨的多源出行信息環(huán)境，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析獲取影響駕駛員認(rèn)知模式的關(guān)鍵因素，運(yùn)用有序多分類(lèi)Logistic回歸方法來(lái)構(gòu)建駕駛員認(rèn)知模式的決策模型。

2 駕駛員任務(wù)集聚認(rèn)知模式

2.1 駕駛員任務(wù)集聚認(rèn)知模式內(nèi)涵

駕駛員任務(wù)集聚是在多源出行信息影響下，為了完成出行決策，駕駛員根據(jù)自身心理-物理反應(yīng)對(duì)出行信息做出不同的認(rèn)知和搜尋響應(yīng)。駕駛員出行信息任務(wù)集聚認(rèn)知是一種出行需求驅(qū)動(dòng)下產(chǎn)生的功能性認(rèn)知，是為完成出行而主動(dòng)獲取出行信息的過(guò)程，如圖1所示。

圖1 需求驅(qū)動(dòng)下的駕駛員出行信息任務(wù)集聚認(rèn)知過(guò)程

2.2 認(rèn)知模式的影響因素

駕駛員在出行過(guò)程中，出行行為經(jīng)常受到信息源（如互聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)終端、交通廣播、可變信息板、車(chē)載誘導(dǎo)系統(tǒng)及道路指示標(biāo)志）和信息需求（如路況狀態(tài)信息、路徑導(dǎo)航信息、交通管制信息、地理信息、停車(chē)信息及事故信息）的刺激與影響，促使駕駛員逐步形成下一時(shí)刻的行為方針。在出行信息認(rèn)知過(guò)程中，駕駛員是主體因素，在認(rèn)識(shí)和決策中起著主體的關(guān)鍵作用。同時(shí)，信息源及駕駛員出行特征也是影響認(rèn)知模式的重要因素，如表1所示。根據(jù)出行的整個(gè)過(guò)程，對(duì)駕駛員從整個(gè)交通系統(tǒng)中獲取、加工、儲(chǔ)存、使用相關(guān)出行信息的認(rèn)知活動(dòng)鏈進(jìn)行抽象，提出一種將直覺(jué)、分析和推理三者相結(jié)合的出行信息認(rèn)知結(jié)構(gòu)，如圖2所示。

表1 影響認(rèn)知模式的因素統(tǒng)計(jì)

3 多源出行信息環(huán)境分析

多源出行信息環(huán)境是指駕駛員在實(shí)際出行過(guò)程中所處的信息環(huán)境[14]，主要包括了出行信息源、信息傳遞模式、信息內(nèi)容、信息類(lèi)型、信息精度、信息更新周期等特征屬性。本文分別針對(duì)出租車(chē)駕駛員與私家車(chē)駕駛員，對(duì)其實(shí)際的出行信息環(huán)境進(jìn)行分析。

3.1 出租車(chē)駕駛員

在實(shí)際出行過(guò)程中，出租車(chē)駕駛員由于出行經(jīng)驗(yàn)豐富以及對(duì)路網(wǎng)熟悉程度高，通常會(huì)依據(jù)出行經(jīng)驗(yàn)出行。同時(shí)，出租車(chē)駕駛員的出行目的是為了承載乘客，因此本文主要對(duì)私家車(chē)駕駛員出行信息認(rèn)知模式進(jìn)行研究。

3.2 私家車(chē)駕駛員

相對(duì)于出租車(chē)駕駛員而言，私家車(chē)駕駛員的出行信息環(huán)境較為復(fù)雜，如表2所示，主要出行信息源為互聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)終端、交通廣播、可變信息板、車(chē)載誘導(dǎo)系統(tǒng)、道路指示標(biāo)志等。而除了道路指示標(biāo)志外，其他信息源都是動(dòng)態(tài)更新的。如果不考慮其對(duì)路網(wǎng)的熟悉程度，駕駛員在出行過(guò)程中獲取的出行信息主要來(lái)自于交通廣播和可變信息板等[15]，而缺乏定量的行程時(shí)間信息?？傮w看來(lái)，目前私家車(chē)駕駛員所面臨的出行信息環(huán)境是一種多源模糊信息環(huán)境，不能獲取關(guān)于目標(biāo)路段與區(qū)域的交通狀態(tài)、行程時(shí)間等相關(guān)的定量出行信息，而只能搜尋到定性的描述性信息。

圖2 多源出行信息刺激下駕駛員任務(wù)集聚認(rèn)知結(jié)構(gòu)框架圖

表2 出租車(chē)駕駛員與私家車(chē)駕駛員出行信息環(huán)境比較

4 駕駛員出行信息任務(wù)集聚認(rèn)知模式的決策模型

4.1 駕駛員任務(wù)集聚認(rèn)知模式的決策活動(dòng)鏈

在多源出行信息刺激下駕駛員任務(wù)集聚認(rèn)知模式的決策過(guò)程中，認(rèn)知模式和決策行為是兩個(gè)關(guān)鍵性的組成部分。其中認(rèn)知模式是由駕駛員的出行經(jīng)驗(yàn)、思維方式、科學(xué)知識(shí)、法律觀念等相互聯(lián)系和相互作用而成的統(tǒng)一體，影響著駕駛員的認(rèn)知行為和整個(gè)決策過(guò)程；決策行為是駕駛員在多源出行信息刺激下做出合理的出行行為過(guò)程中表現(xiàn)出來(lái)的反應(yīng)。駕駛員的認(rèn)知模式實(shí)質(zhì)上可以抽象為：多源出行信息刺激下，一個(gè)駕駛?cè)蝿?wù)集聚的決策活動(dòng)鏈，即駕駛員通過(guò)視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)等，獲取出行信息環(huán)境中有關(guān)出行和環(huán)境的不同時(shí)空的多源出行信息，在一定的出行經(jīng)驗(yàn)、決策模式和信息源偏好的基礎(chǔ)上，獲取多源出行信息的基本特征，并將其轉(zhuǎn)變?yōu)橛杏眯畔ⅲ瑥亩龀龈鼫?zhǔn)確、更可靠的出行行為決策。圖3為多源出行信息刺激下駕駛員任務(wù)集聚認(rèn)知模式的決策活動(dòng)鏈?zhǔn)疽鈭D。

圖3 多源出行信息刺激下駕駛員任務(wù)集聚認(rèn)知模式的決策活動(dòng)鏈

出行信息任務(wù)集聚認(rèn)知模式將體現(xiàn)駕駛員根據(jù)出行信息做出何種出行決策，即是否依據(jù)獲取的出行信息改變出行路徑與出發(fā)時(shí)刻，屬于分類(lèi)變量。而簡(jiǎn)單地將“做出決策”和“不做出決策”作為應(yīng)變量是不合理的，例如：（1）根據(jù)不同的出行特征，即使同一駕駛員認(rèn)知相同的出行信息，都會(huì)做出不同的出行決策；（2）根據(jù)不同的出行信息內(nèi)容，即使同一駕駛員有相同的出行特征，也會(huì)做出不同的出行決策。因此，本文將“根據(jù)出行信息改變出行決策的頻繁程度”作為應(yīng)變量，分為三個(gè)水平，包括經(jīng)常、偶爾和極少，屬于有序多分類(lèi)，選擇有序多分類(lèi)Logistic模型。

4.2 有序多分類(lèi)Logistic模型

有序多分類(lèi)Logistic模型中常用的是累計(jì)回歸模型[16]，累積Logistic回歸模型定義為：

其中，y*表示觀測(cè)現(xiàn)象內(nèi)在趨勢(shì)，并不能被直接測(cè)量；ε為誤差項(xiàng)。

當(dāng)實(shí)際觀測(cè)反應(yīng)變量有J種類(lèi)別時(shí)(j=1，2，…，J)，相應(yīng)取值為y=1，y=2，…，y=J，并且各取值之間關(guān)系為(y=1)?(y=2)?…?(y=J)，那么共有J-1個(gè)未知門(mén)檻或分界點(diǎn)將各相鄰類(lèi)別分開(kāi)。即：如果y*≤μ1，則y=1；如果μ1?y*≤μ2，則y=2；…；如果μJ-1?y*，則y=1。其中μj表示分界點(diǎn)，有J-1個(gè)值，且有μ1?μ2?μ3?…?μj-1。

給定χ值，得累積概率表示為：

有了累積分布函數(shù)以后，累積Logistic回歸可以定義為：

4.3 變量選取

駕駛員出行決策受到自身屬性影響外，還受到外界因素影響，如信息源等，因此選取自變量包括信息源認(rèn)知偏好、信任度、性別、年齡、受教育程度、駕齡和出行時(shí)間。其中，年齡、駕齡和出行時(shí)間作為連續(xù)變量，其他自變量屬于分類(lèi)變量。對(duì)各變量的水平進(jìn)行相應(yīng)的轉(zhuǎn)化，表3所示。

5 實(shí)例分析

5.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

為獲取駕駛員多源出行信息認(rèn)知模式特征，本文選取昆明市二環(huán)路以內(nèi)三個(gè)停車(chē)場(chǎng)進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查。問(wèn)卷的發(fā)放以停車(chē)場(chǎng)為單位，采用分層抽樣法，根據(jù)各停車(chē)場(chǎng)的停車(chē)規(guī)模確定其樣本規(guī)模，在既定的停車(chē)場(chǎng)中采取隨機(jī)的方法進(jìn)行抽樣調(diào)查，并以一對(duì)一的方式進(jìn)行問(wèn)卷填寫(xiě)。起初，問(wèn)卷設(shè)計(jì)時(shí)簡(jiǎn)單設(shè)置了普通的主觀和客觀題選項(xiàng)，發(fā)現(xiàn)問(wèn)卷調(diào)查對(duì)象不配合。隨后，采用更人性化的方法，如Likert-type Scales改進(jìn)了調(diào)查表，并且通過(guò)贈(zèng)送禮品給每個(gè)參與調(diào)查的駕駛員，調(diào)查結(jié)果較為滿意。本次調(diào)查共發(fā)放問(wèn)卷423份，其中有效問(wèn)卷412份，問(wèn)卷有效率為95.7%。

表3 各變量水平轉(zhuǎn)化

5.2 Logistic決策模型變量確定

本文使用逐步Logistic回歸模型來(lái)篩選自變量，即從包含全部自變量的回歸模型中逐步地剔除對(duì)應(yīng)變量沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的自變量。將Wald值較小且P值（即顯著性）較大的自變量逐個(gè)剔除出模型，通常選取0.25或0.5作為篩選自變量的P值標(biāo)準(zhǔn)。為了提高模型的精度，將篩選自變量的P值定為0.25。通過(guò)SPSS19.0完成因變量和自變量的回歸計(jì)算，先后將“出行時(shí)間”和“信任度”剔除，最終結(jié)果如表4所示。

5.3 模型建立與結(jié)果分析

5.3.1 模型建立

根據(jù)回歸計(jì)算結(jié)果，將所有變量的結(jié)果代入有序多分類(lèi)Logistic模型中，建立了如下模型：

表4 有序多分類(lèi)Logistic的計(jì)算結(jié)果

5.3.2 模型校驗(yàn)

通過(guò)對(duì)影響變量的P檢驗(yàn)外，本文還將對(duì)模型進(jìn)行似然比和擬合優(yōu)度兩個(gè)指標(biāo)的檢驗(yàn)，分析模型的統(tǒng)計(jì)特性，從而判斷模型的擬合精度。

（1）模型似然比檢驗(yàn)

如表5，對(duì)模型中是否所有自變量偏回歸系數(shù)全為0進(jìn)行似然比檢驗(yàn)，結(jié)果P＜0.001，說(shuō)明至少有一個(gè)變量的偏回歸系數(shù)不為0。也就是說(shuō)，擬合包含“年齡”、“駕齡”、“信息源認(rèn)知偏好”、“性別”和“受教育程度”五個(gè)自變量的模型，其擬合優(yōu)度好于僅包含常數(shù)項(xiàng)的模型，該模型對(duì)此有顯著的影響。

表5 模型的似然比檢驗(yàn)

（2）擬合優(yōu)度檢驗(yàn)（Pearson）

表6為模型Pearson擬合優(yōu)度檢驗(yàn)結(jié)果，可知P＜0.001，說(shuō)明該模型能夠充分提取數(shù)據(jù)中的信息。

表6 模型的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

5.3.3 結(jié)果分析

不同駕駛員屬性、信息源等條件下，駕駛員的出行信息需求存在較大差別，不同出行信息需求對(duì)駕駛員出行決策存在不同的影響，主要體現(xiàn)在：

（1）年齡對(duì)駕駛員的出行決策影響較為顯著。實(shí)例表明昆明市駕駛員隨著年齡的增長(zhǎng)，改變出行決策的頻率越大。

（2）駕齡對(duì)駕駛員的出行決策影響不顯著，計(jì)算事件發(fā)生比例OR=exp(0.188)=1.21，表明駕齡每增長(zhǎng)1年，不改變出行決策的頻率將會(huì)提高0.188倍。隨著駕駛員駕齡的增長(zhǎng)，根據(jù)多源出行信息而改變出行決策的頻率將會(huì)略微降低。駕駛員駕齡的提高，意味著出行經(jīng)驗(yàn)更加豐富，故對(duì)多源出行信息的依賴程度將會(huì)降低。

（3）駕駛員對(duì)不同信息源的出行信息內(nèi)容需求差異顯著，他們對(duì)不同出行信息源存在顯著的信息內(nèi)容選擇偏好。昆明市駕駛員更傾向于通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)獲取路徑導(dǎo)航信息，改變出行決策；道路指示標(biāo)志等固定設(shè)施更適于提供路網(wǎng)圖等導(dǎo)向類(lèi)信息；車(chē)載導(dǎo)航系統(tǒng)提供的路徑導(dǎo)航信息將更有利于長(zhǎng)距離出行或不熟悉路段出行的駕駛員。

（4）性別對(duì)駕駛員的出行決策影響不顯著，計(jì)算事件發(fā)生比例OR=exp(1.027)=2.79，表明在多源出行信息影響下，女性比男性更容易改變出行決策。

（5）受教育程度對(duì)駕駛員的出行決策影響較為顯著，表明有一定教育背景的駕駛員，在出行信息影響下改變出行決策的頻率較大。當(dāng)駕駛員受教育程度達(dá)到一定水平時(shí)，在擁有出行經(jīng)驗(yàn)的情況下，同樣會(huì)基于出行信息做出決策。

6 結(jié)論

多源出行信息影響下的駕駛員任務(wù)集聚認(rèn)知模式的研究，能夠?yàn)槌鲂行畔l(fā)布、ATIS規(guī)劃與建設(shè)提供理論依據(jù)。本文分析了多源出行信息影響下的駕駛員任務(wù)集聚認(rèn)知模式的影響因素，并對(duì)出租車(chē)駕駛員和私家車(chē)駕駛員多源出行信息環(huán)境進(jìn)行了解析。運(yùn)用有序多分類(lèi)Logistic回歸方法構(gòu)建駕駛員認(rèn)知模式的決策模型，研究了駕駛員屬性、信息源認(rèn)知偏好與出行決策之間的量化關(guān)系，用概率的方式來(lái)描述駕駛員出行決策，更符合實(shí)際情況和統(tǒng)計(jì)規(guī)律。在昆明市駕駛員出行信息認(rèn)知模式的SP調(diào)查數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，分析并計(jì)算模型參數(shù)，得到了多源出行信息影響下駕駛員任務(wù)集聚認(rèn)知模式的決策模型。該模型的有效性得到了較好驗(yàn)證，從而可知，有序多分類(lèi)Logistic回歸模型在駕駛員信息認(rèn)知模式中具有很好的適應(yīng)性和實(shí)用性。

[1]Best J B[美].認(rèn)知心理學(xué)[M].黃希庭，譯.北京：中國(guó)輕工業(yè)出版社，2000.

[2]Ramming M S.Network knowledge and route choice[D].Massachusetts Cambridge：Massachusetts Institute of Technology，2002.

[3]Dell'Orco M，Teodorovic D.Data fusion for updating information inmodelingdrivers’choicebehavior[J].TransportMetric，2009，5（2）：107-123.

[4]Chorus C G.Travelers’need for information：an empirical study into the role of knowledge[C]//Proceedings of the 85th Annual Meeting of the Transportation Research Board，Washington DC，2006.

[5]莫一魁，蘇永云，沈旅歐.基于結(jié)構(gòu)方程的小汽車(chē)駕駛員信息偏好分析[J].系統(tǒng)工程，2008，27（8）：85-89.

[6]戢曉峰，劉瀾.多模式公共交通系統(tǒng)的出行信息有效性研究[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)：交通科學(xué)與工程版，2009，33（5）：980-983.

[7]Xu C C，Wang W，Chen J，et al.Analyzing travelers’intention to accept travel information structural equation modeling[J]. Transportation Research Record，2010，2156：93-100.

[8]戢曉峰，成衛(wèi).基于出行決策的出行信息認(rèn)知模式研究[J].人類(lèi)工效學(xué)，2011，17（1）：60-69.

[9]魏雪梅，戢曉峰，陳方.基于SEM的駕駛員出行信息搜尋行為分析[J].交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息，2012，12（3）：174-179.

[10]潘泉.信息融合理論的基本方法與進(jìn)展[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2003，29（4）：600-605.

[11]王雷，王曉原，楊新月.基于多源信息融合的駕駛員行為協(xié)調(diào)仿真算法[J].交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息，2006，6（1）：86-90.

[12]Chorus C G，Molin E J E，Arentze T A，et al.Validation of a multimodal travel simulator with travel information provision[J].Transportation Research：Part C，2007，15（3）：191-207.

[13]Chorus C，Arentze T，Timmermans H.Information impact on quality of travel choices：analysis of data from a multimodal travel simulator[C]//Proceedings of the 86th Annual Meeting of the Transportation Research Board，Washington DC，2007.

[14]戢曉峰，陳方，韓春華.城市出行信息環(huán)境分層規(guī)劃方法[J].城市問(wèn)題，2011，4（1）：48-51.

[15]戢曉峰.公共交通乘客出行信息接受水平評(píng)價(jià)方法[J].城市交通，2009，7（1）：72-75.

[16]王濟(jì)川，郭志剛.Logistic回歸模型——方法與應(yīng)用[M].北京：高等教育出版社，2001.

JI Xiaofeng1，2,WEI Xuemei1，2

1.Faculty of Transportation Engineering,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650500,China
2.Key Laboratory of Highway Engineering（Changsha University of Science and Technology）,Ministry of Education,Changsha 410004,China

The cognition is important basis for drivers to make decision.In order to explain the cognition mode of drivers,the impact factors of drivers’cognition mode is analyzed under the environment of multi-resource travel information and also the environment of multi-resource travel information is represented.To analyze the characteristics of drivers’cognition mode,this paper takes an example of Kunming city in Yunnan Province in China to investigate questionnaires with 412 samples in three parks within the Second Ring Road.The cognition mode is established.Drivers’attributes,cognition preference of information resources and travel decision are analyzed by ordered polytomous Logistic model.The results indicate drivers who highly have cognition on travel information resources will change travel decision frequently according to travel information；with the increase of driving age,the frequency of changing travel decision will reduce.

multi-resource travel information;cognition mode;task concentration;Logistic regression model

出行信息的認(rèn)知能夠?yàn)轳{駛員出行決策提供重要依據(jù)。為了科學(xué)解釋多源出行信息影響下的駕駛員任務(wù)集聚認(rèn)知模式，分析了駕駛員任務(wù)集聚認(rèn)知模式的影響因素，并對(duì)駕駛員多源出行信息環(huán)境進(jìn)行了解析。為獲取駕駛員多源出行信息認(rèn)知模式特征，以某市412個(gè)樣本數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用有序多分類(lèi)Logistic回歸方法構(gòu)建駕駛員認(rèn)知模式的決策模型，解析了駕駛員屬性、信息源認(rèn)知偏好與出行決策之間的關(guān)系。結(jié)果表明：對(duì)出行信息源認(rèn)知良好的駕駛員，根據(jù)出行信息改變出行決策的頻繁程度通常更高；隨著駕齡的增長(zhǎng)，駕駛員根據(jù)出行信息改變出行決策的頻繁程度反而降低。

多源出行信息；認(rèn)知模式；任務(wù)集聚；Logistic回歸模型

A

U491.1

10.3778/j.issn.1002-8331.1301-0361

JI Xiaofeng,WEI Xuemei.Task concentration cognition mode of drivers under travel information.Computer Engineering and Applications,2013,49（13）：21-25.

國(guó)家自然科學(xué)基金（No.61263025）；公路工程省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金（No.kfj100107）；汽車(chē)仿真與控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金（No.20111116）。

戢曉峰（1982—），男，工學(xué)博士，副教授，主要研究領(lǐng)域?yàn)橹悄芙煌ㄅc交通規(guī)劃；魏雪梅（1987—），女，博士研究生，主要研究領(lǐng)域?yàn)橹悄芙煌ā-mail：yiluxinshi@sina.com

2013-02-05

2013-04-02

1002-8331（2013）13-0021-05

CNKI出版日期：2013-04-18http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20130418.1614.001.html