MATLAB
实现基于科尔莫戈洛夫
-阿诺德网络（
KAN）进行多输入单输出回归预测的详细项目实例
项目背景介绍
科尔莫戈洛夫-阿诺德网络（KAN）是一种基于科尔莫戈洛夫-阿诺德表示定理的神经网络架构，它的主要优势在于能够有效处理多变量函数的近似与映射。随着深度学习技术的飞速发展，许多传统的神经网络架构开始在实际应用中遇到表达能力的瓶颈，而KAN网络通过其创新性的结构设计，增强了网络对复杂函数的拟合能力，特别是在高维度和非线性映射问题上，展示出了其优越性。
在回归预测问题中，特别是面对高维输入和复杂关系的情况，传统的神经网络模型往往需要大量的数据和计算资源，且容易受到过拟合的影响。而KAN网络通过将网络结构与数学理论相结合，解决了这些传统方法的局限性，使得模型在处理复杂数据时，能够更高效且准确地进行学习与预测。因此，KAN网络逐渐成为处理回归任务中一个受关注的工具。
本项目的核心目标是利用KAN网络进行多输入单输出的回归预测任务。这类任务在很多领域都有广泛的应用，比如金融市场预测、医疗健康数据分析、工程系统监控等。通过采用KAN网络，能够在处理复杂数据时获得更好的性能，并能够有效提升预 ...