arXiv Artificial Intelligence· Joseph Natter, Long Vu, Yifan Zhang, Bobin Deng, Kun Suo, Rui Wu·· 19 小时前AI 评分31
GAS-PFN：面向零样本交通预测的图感知时空先验数据拟合网络
GAS-PFN: Graph-Aware Spatiotemporal Prior-Data Fitted Networks for Zero-Shot Traffic Forecasting
AI 导读
GAS-PFN 通过随机游走扩散将采样道路拓扑纳入合成任务先验，在预训练中学习图耦合动态，实现无需参数更新的零样本交通预测。在六个基准的 90 分钟预测任务上，其 MSE 较前代 PFN 模型 TimePFN 平均降低 34.0%，较四个近期业界通用零样本预测器平均降低 27.7%。
来源：arXiv Artificial Intelligence · arxiv.org