基于 Kolmogorov-Arnold 网络的柔性 EHD 泵预测建模
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。我们提出了一种新颖的方法，使用 Kolmogorov-Arnold 网络预测柔性电流体力泵的压力和流量。通过受到 Kolmogorov-Arnold 表示定理的启示，KAN 通过可学习的基于样条的激活函数代替固定的激活函数，使其比传统模型如多层感知器和随机森林更有效地逼近复杂的非线性函数。我们在柔性 EHD 泵参数的数据集上评估了 KAN，并将其性能与 RF 和 MLP...
我们提出了一种新颖的方法，使用Kolmogorov-Arnold网络预测柔性电流体力泵的压力和流量。KAN通过可学习的基于样条的激活函数代替固定的激活函数，更有效地逼近复杂的非线性函数。KAN在柔性EHD泵参数的数据集上取得了较高的预测准确性，具有出色的准确性和可解释性。
