该研究提出了一种新颖的可解释模型iTFKAN，旨在解决深度预测方法的可解释性不足。通过模型符号化、先验知识注入和时频协同学习，iTFKAN在复杂时间序列数据中实现了优异的预测性能和高可解释性。