發(fā)布時(shí)間：2020-05-17 08:06

【摘要】：當(dāng)前我國(guó)大中城市都面臨嚴(yán)重的交通擁堵,各地道路交通管理部門(mén)為滿足交通需求、緩解交通擁堵而進(jìn)行交通渠化設(shè)計(jì)、交通信號(hào)設(shè)計(jì)、新型交通組織方式、交通管制措施等多樣化的道路交通設(shè)計(jì)。這種需求導(dǎo)向的道路交通設(shè)計(jì)使得同等級(jí)的兩條道路之間甚至同一條道路各路段之間越來(lái)越偏離一致性,破壞了道路的“自解釋性”。駕駛?cè)嗽隈{駛過(guò)程中,對(duì)前方道路的主觀情境意識(shí)與道路的客觀實(shí)際狀況不匹配,其結(jié)果是駕駛?cè)穗y以形成指引其行車的圖式,行車必須依賴交通標(biāo)志標(biāo)線等設(shè)施,駕駛負(fù)擔(dān)加重,交通安全隱患增多,交通秩序混亂。本文分為理論和實(shí)驗(yàn)兩大部分。在理論部分中,首先歸納總結(jié)需求導(dǎo)向的道路交通設(shè)計(jì)的各種表現(xiàn)形式,對(duì)照自解釋道路的三個(gè)原則(即功能性、同質(zhì)性和可預(yù)測(cè)性原則)分析這些設(shè)計(jì)可能帶來(lái)的不良后果。然后引入分布式情境意識(shí)理論推演駕駛?cè)说恼J(rèn)知過(guò)程,設(shè)計(jì)一般駕駛?cè)饲榫骋庾R(shí)模型,結(jié)合模型闡述自解釋道路與駕駛?cè)苏J(rèn)知心理之間的關(guān)系,進(jìn)而推演需求導(dǎo)向道路交通設(shè)計(jì)情形下的駕駛?cè)饲榫骋庾R(shí)模型,剖析需求導(dǎo)向交通設(shè)計(jì)產(chǎn)生不良道路自解釋性的深層原因。在實(shí)驗(yàn)部分中,首先選擇兩條典型的主干道進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),一條作為實(shí)驗(yàn)組(即進(jìn)行了需求導(dǎo)向的交通設(shè)計(jì)),一條作為控制組(即未進(jìn)行需求導(dǎo)向的交通設(shè)計(jì))。然后招募駕駛?cè)诉\(yùn)用結(jié)合出聲思維法的半自然駕駛方法收集駕駛?cè)苏Z(yǔ)音數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理后建立基于共現(xiàn)的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)。最后使用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法分析語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的宏觀指標(biāo)和微觀數(shù)據(jù),從而分析實(shí)驗(yàn)道路之間的差異性,通過(guò)分析討論做出需求導(dǎo)向交通設(shè)計(jì)導(dǎo)致道路自解釋性差的結(jié)論。本文的理論部分從自解釋道路理念和情境意識(shí)理論分析需求導(dǎo)向道路交通設(shè)計(jì)可能帶來(lái)的后果;實(shí)驗(yàn)部分運(yùn)用結(jié)合出聲思維法的半自然駕駛收集數(shù)據(jù)、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)方法處理數(shù)據(jù)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法分析數(shù)據(jù),從而驗(yàn)證需求導(dǎo)向道路交通設(shè)計(jì)導(dǎo)致道路自解釋性降低。
【圖文】：

覺(jué)循環(huán)圈理論由 Neisser 提出[51]，它以圖式為核心概念，是圖式研究中影型[31]，其亮點(diǎn)在于定性知覺(jué)活動(dòng)不是被動(dòng)的，而是主動(dòng)的，，人遵循被激活方向主動(dòng)地從環(huán)境中搜索信息，并在探索中逐漸適應(yīng)環(huán)境。一定的圖式接受到適合于它的環(huán)境輸入時(shí)，該圖式便被激活，由此產(chǎn)生對(duì)生些什么的一系列知覺(jué)期望。Neisser 所描述的知覺(jué)循環(huán)過(guò)程就從知覺(jué)期圖 2.1 所示，首先，內(nèi)部期望指導(dǎo)感覺(jué)器官去環(huán)境中搜索這種形式的信息的過(guò)程中，如果得不到合乎原本期望、或者得到出乎原本期望的信息時(shí)，正、更新，生成新的期望再次指導(dǎo)進(jìn)一步的搜索，并又從環(huán)境中得到附加正圖式……如此循環(huán)反復(fù)下去。在這個(gè)過(guò)程中，對(duì)知覺(jué)信息的加工有兩種是自下而上（Bottom-Up, BU）的加工，是指外部環(huán)境信息直接激活了相據(jù)驅(qū)動(dòng)加工”；另一種是自上而下（Top-Down, TD）的加工，是應(yīng)用已念去加工當(dāng)前的信息，是“概念驅(qū)動(dòng)加工”。此過(guò)程中生成的圖式也有兩原有的是基因型圖式（Genotype Schemata），修正生成的是表型圖式（Phata）。

一般
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)人民公安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：D631.5

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