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GAS-PFN 将路网拓扑注入先验，实现零样本交通预测
GAS-PFN: Graph-Aware Spatiotemporal Prior-Data Fitted Networks for Zero-Shot Traffic Forecasting
AI 导读
论文提出 GAS-PFN，一种把道路拓扑经随机游走扩散注入合成任务先验的时空 PFN，无需更新参数即可用目标路网结构和上下文做零样本交通预测。模型在共享 Transformer 主干上做两次掩码条件推理，分别建模单传感器时间动态与相邻传感器间的时空交互，再融合表示输出预测。
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