时序预测 | KAN+Transformer时间序列预测（Python）

预测效果

基本描述

KAN+Transformer时间序列预测

KAN作为这两年最新提出的机制，目前很少人用，很适合作为时间序列预测的创新点，可以结合常规的网络加上个优化方法做创新。适合功率预测，负荷预测，流量预测，浓度预测，机械领域预测等等各种时间序列预测。

KAN（Kolmogorov–Arnold Networks）的模型，它对标的是MLPs（多层感知机），这个模型由数学定理Kolmogorov–Arnold启发得出的。该模型最重要的一点就是把激活函数放在了权重上，也就是在权重上应用可学习的激活函数，这些一维激活函数被参数化为样条曲线，从而使得网络能够以一种更灵活、更接近Kolmogorov-Arnold 表示定理的方式来处理和学习输入数据的复杂关系。

Transformer 模型本质上都是预训练语言模型，大都采用自监督学习 (Self-supervised learning) 的方式在大量生语料上进行训练，也就是说，训练这些 Transformer 模型完全不需要人工标注数据。Transformer 模型的标志就是采用了注意力层 (Attention Layers) 的结构，前面也说过，提出 Transformer 结构的论文名字就叫《Attention Is All You Need》。顾名思义，注意力层的作用就是让模型在处理数据时，将注意力只放在某些数据上。Transformer 模型本来是为了翻译任务而设计的。在训练过程中，Encoder 接受源语言的句子作为输入，而 Decoder 则接受目标语言的翻译作为输入。在 Encoder 中，由于翻译一个词语需要依赖于上下文，因此注意力层可以访问句子中的所有词语；而 Decoder 是顺序地进行解码，在生成每个词语时，注意力层只能访问前面已经生成的单词。

程序设计

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  参考资料

  [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/139786303?spm=1001.2014.3001.5501

  [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/139786130?spm=1001.2014.3001.5501