送审稿

本文提出了一种基于图注意力网络与 PageRank 融合的城市道路网络关键路段识别模型，并构建负载-容量级联失效仿真框架。以深圳市路网为例，验证了模型在高峰/平峰时段的识别效果。文章结构完整，方法设计清晰，结果对比详实，对城市交通管理与韧性提升具有理论与实践价值。建议作者在修订过程中重点参考和回应下列意见。
1. 表2 中给出 GAT 的层数、头数、维度，缺少注意力 Dropout、ELU 参数 α、早停等参数，建议补充。
2. 路段初始 特征源自速度、流量、时间三变量的一阶/二阶统计量，是否会存在共线性？建议补充特征相关系数矩阵，并讨论是否做过降维处理，以避免 GAT 过拟合。
3. 选择的基准方法公平性有待考证，度排序、介数中心性等传统方法仅依赖拓扑，未使用交通流量，天然处于信息劣势。建议增加“拓扑+流量”扩展版本（如加权介数、加权 PageRank），以公平比较。
4. 是否有必要对周末进行分析？
5. “邻居路段”是中文中的惯常用法吗？请指正。
6. 式(9)和式(10)部分可以再稍微详细些，不是特别好理解。
7. 使用节点代表路段就会造成路口被忽略，请讨论这么处理的合理性以及可能的局限性。
8. 图7直观展示了不同方法的对比，建议增加量化指标进行对比，比如曲线下面积。