研究人员开发了一种名为正则化自适应图卷积（RAGC）的新方法，以提高大规模路网交通预测的效率。该模型利用具有线性时间复杂度的有效余弦算子（ECO）进行图卷积，解决了传统方法的扩展性问题。RAGC还包含一个结合随机共享嵌入（SSE）和自适应图卷积的框架，以在保持计算效率的同时提高预测准确性。在四个真实数据集上的实验表明，RAGC在准确性方面优于现有的最先进方法，并在计算性能方面具有竞争力。 AI
影响 引入了一种更具可扩展性和准确性的交通预测方法，可能使城市规划和导航系统受益。
排序理由 介绍一种新颖交通预测方法的学术论文。
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