BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-02-27T00:00:00Z

GraphSparseNet: A Novel Method for Large-Scale Traffic Flow Prediction

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内容提要

本研究提出了一种新框架GraphSparseNet，旨在解决基于图神经网络的交通流预测中的可扩展性问题。该框架通过特征提取器和关系压缩器降低计算复杂性，同时保持高预测准确性，训练时间比传统模型缩短3.51倍。

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标签

GraphSparseNet 交通流预测 可扩展性 图神经网络 计算复杂性