本文介绍了一种使用Kolmogorov-Arnold网络预测柔性电流体力泵压力和流量的新方法。该方法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。实验结果表明，该方法具有高的预测准确性和可解释性，是电流体力泵预测建模的有希望的替代方法。

本文介绍了一种使用Kolmogorov-Arnold网络预测柔性电流体力泵压力和流量的新方法。该方法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。实验结果表明，该方法具有高的预测准确性和可解释性，是电流体力泵预测建模的有希望的替代方法。

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。