融合时频自适应解耦与KAN的非对称水务时序预测
Asymmetric water consumption time series forecasting model via adaptive time-frequency decoupling and kan
中北大学 计算机科学与技术学院, 太原 030051
摘要
针对智慧水务中真伪峰值混杂导致预测精度难以提升的问题，提出一种融合时频解耦与柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络(Kolmogorov-Arnold Networks，KAN)的非对称预测框架WaveKAN-Mix。该方法首先利用可学习小波分解与频域能量门控进行自适应时频解耦，减弱真实突发峰值与高频噪声的早期混叠；其次构建基于环境协变量的非对称调制机制，在低频主干子空间内实现受环境先验约束的一致性校验，从而抑制异常波动传播与伪趋势漂移；最后引入基于KAN的跨尺度非线性合成头，对低频趋势与高频细节进行协同重构，以缓解真实峰值的平滑衰减与相位滞后。实验结果表明，所提方法的均方误差和平均绝对误差较主流基线平均分别下降6.05%和7.14%，并在峰值预测误差与相位偏差方面表现出更好的稳定性与鲁棒性。
基金项目
山西省基础研究计划(202303021222084)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.05.0121
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第12期
发布历史
[2026-08-21] 优先出版
引用本文
李晓辉, 耿艳兵, 廉永健, 等. 融合时频自适应解耦与KAN的非对称水务时序预测 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (12). (2026-08-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.05.0121. (Li Xiaohui, Geng Yanbing, Lian Yongjian, et al. Asymmetric water consumption time series forecasting model via adaptive time-frequency decoupling and kan [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (12). (2026-08-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.05.0121. )
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- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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