用于时间序列Granger因果关系推断的Kolmogorov-Arnold网络

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内容提要

本文提出了一种Granger因果关系Kolmogorov-Arnold网络(GCKAN),填补了因果推断的研究空白。GCKAN通过提取基础权重,结合稀疏惩罚和岭回归,自动选择时间滞后,从而推断时间序列中的Granger因果关系。实验结果显示,该模型在非线性、高维和样本有限的时间序列中表现优异。

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