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请帮助我理解这段审稿意见 已有1人参与
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文章是关于基于浮动车的路段行程时间估计，小修，限我两周之内改完，很紧急，请各位虫友相助，小弟感激不尽！！！！审稿意见如下： The paper highlight a better performance of the new method over others, but this result is based on an a-priori data modelling of the data. A doubt remains about the true effectiveness of this approach for real time navigation support, where unexpected traffic conditions might occur. In fact the missing observations on CPV may lead the K-Nearest Neighbour Rule model to not classifying accurately unexpected conditions. The risk of an unreliable prediction on the vehicle's travel time remains proportional to the sampling interval (to the missing observations). The model should be accompanied by a value of reliability (statistical significance), for its use and for a proper benchmarking over competing models. Solutions based on Bayesian analysis modelling are, in principle, more appropriate to handle this kind of uncertainty since they are based on a-posteriori probability. With these premises the proposed method, without further justification in the paper, remains valid preferably to represent average traffic conditions for applications where this kind of model can be required. The paper is written with a good degree of precision in an acceptable technical English, but it is desirable to add a thorough discussion about the reliability of the model in relation to its use. 附上我自己的部分翻译和主要疑问： 第一段：这篇文章强调了新方法与其它方法相比具有更好的性能，但这结果是基于一个对数据的先验数据建模（？这里不理解，我是用几年前的GPS浮动车数据验证的，先验指的是这个吗？）。该方法对实时车辆导航支持的真实效果存在疑问，因为可能出现意外的交通状况。事实上，CPV（指当前探测车）观测数据的缺失（请问这就是前面提到的意外状况吗？）可能导致K近邻模型对意外交通状况不能准确分类。对车辆行程时间预测不可靠的风险与采样间隔成正比（to 缺失观测值 最后一句话完全不理解） 第二段彻底不能理解，这些词连在一起就不明白审稿人的意图了，我文章的方法是K近邻与神经网络结合，并没有使用贝叶斯分析模型，专家为何在此提出贝叶斯模型呢？他是想让我换方法，还是想让我用贝叶斯分析模型去验证我提出来的模型，还是想让我用我的方法去和贝叶斯模型做比较呢？ （我对Bayesian analysis modelling也完全不了解，能不能稍微解释一下，给我一个方向查阅资料） 第三段：需要添加一个关于模型在实际使用中可靠性的讨论。 另外还有两个问题： 1）这三段是三个问题，我需要分别解答，还是这三段其实是一个问题，让我分析我方法的可靠性呢？ 2）如何分析模型的可靠性呢？我文中的评价指标是相关度，均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)，这些不能说明可靠性吗？还有Bayesian analysis modelling是用来验证可靠性的吗？ |
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