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用于时间序列Granger因果关系推断的Kolmogorov-Arnold网络
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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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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关键要点
- 提出了一种Granger因果关系Kolmogorov-Arnold网络（GCKAN）。
- GCKAN填补了因果推断领域的研究空白。
- 通过提取基础权重、结合稀疏惩罚和岭回归，GCKAN能够自动选择时间滞后。
- GCKAN用于推断时间序列中的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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