本研究提出了TSKANMixer模型，将Kolmogorov-Arnold网络与时间序列混合器结合，以提高时间序列预测的准确性。实验结果表明，TSKANMixer在多个数据集上显著提升了预测性能，展示了KAN在增强传统多层感知器方面的潜力。