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Python
实现基于
KAN–GRU科尔莫哥洛夫–阿诺尔德网络（
KAN）结合门控循环单元（
GRU）进行时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
时间序列预测广泛存在于工业生产、能源调度、交通运行、金融风控、医疗监护、供应链管理等场景。真实业务数据通常同时具有长期趋势、周期性波动、突发扰动、变量间耦合关系以及观测噪声等特征。仅依赖线性回归或固定窗口统计模型时，模型容易遗漏变量之间的弯曲映射关系；仅使用深层循环网络时，虽可学习较长时间依赖，却常因内部变换缺少清晰结构而降低解释能力。科尔莫哥洛夫阿诺尔德网络，简称 KAN，将传统神经网络中固定的标量激活方式扩展为可学习的一元函数组合，使连接边能够表示更细致的非线性响应。门控循环单元，简称 GRU，则通过重置门和更新门控制历史状态的信息保留比例，适合持续处理按时间排列的多变量观测。
本项目构建 KAN 与 GRU 融合的多变量单步预测系统。系统以长度固定的滑动时间窗作为输入，在每个时间窗中读取五个同步变化的因素，并输出目标变量在预测时刻的估计值。项目采用可训练径向基函数字典表达 KAN 边函数。相较于仅
使用固定激活函数的全连接映射，径向 ...

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