Bayesian Predictive Model for Electric Level 4 Connected Automated Vehicle Adoption
Notice bibliographique
Résumé
Electric Level 4 connected automated vehicles (CAVs) are now allowed to demonstrate their automation capability in shared mobility robotaxi and microtransit services in geofenced areas in several cities around the world. Private and public sector stake-holders need predictions of their adoption without regulatory constraints for personal mobility and use in shared mobility services. In anticipation of the future presence of CAVs in transportation vehicle fleets, governments are planning necessary regulatory and infrastructure changes. Accompanying this need for forecasts is the acknowledgement that CAV adoption decisions must be made under uncertain states of technology and infrastructure readiness. This paper presents a Bayesian predictive modelling framework for electric Level 4 CAV adoption in the 2030–2035 application context. The inputs to the Bayesian model are obtained from effectiveness estimates of CAV applications that are processed with the Monte Carlo method to account for uncertainties in these estimates. Scenarios of CAV adoption in the 2030–2035 period are analyzed using the Bayesian model, including the quantification of the value of new information obtainable from demonstration studies intended to reduce uncertainties in technology and infrastructure readiness. The results show that in the 2030–2035 application context, the CAVs are likely to be adopted, provided that the trajectory of progress in technology and infrastructure readiness continues, and potential adopters are offered opportunities to learn about Level 4 CAV technological capabilities in a real life service environment. The threshold level of the probability of adoption enhances significantly with high-reliability demonstration results that can reduce uncertainties in adoption decisions. The findings of this research can be used by private and public sector interest groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».