c0fe213b70
1. 修复前端图表日期排序问题: - 改进 PredictionView.vue 和 HistoryView.vue 中的图表渲染逻辑 - 确保历史数据和预测数据按照正确的日期顺序显示 2. 修复后端API处理: - 解决 optimized_kan 模型类型的路径映射问题 - 添加 JSON 序列化器处理 Pandas Timestamp 对象 - 改进预测数据与历史数据的衔接处理 3. 优化图表样式和用户体验
3.7 KiB
3.7 KiB
🧠 KAN模型在药店销售预测中的应用
📌 什么是KAN模型？
KAN（Kolmogorov-Arnold Network，柯尔莫哥洛夫-阿诺尔德网络）是一种基于柯尔莫哥洛夫-阿诺尔德定理的创新神经网络模型。该定理表明，任何多变量连续函数都可以表示为单变量函数的有限组合和叠加。KAN模型通过B样条基函数自适应学习复杂的非线性关系，特别适合药店销售这类高度非线性的时序预测任务。
🚀 KAN模型的核心优势
1️⃣ 卓越的非线性表达能力
- 能够精确捕捉销售数据中的复杂非线性关系
- 不受传统神经网络激活函数限制，表达能力更强
2️⃣ 自适应学习
- 通过B样条基函数自动调整适应不同类型的数据模式
- 能够处理药品销售中的突变点和异常模式
3️⃣ 高可解释性
- 模型结构基于数学定理，比黑盒模型更易理解
- 可以分析哪些因素对销售预测影响最大
4️⃣ 更少的参数量
- 相比传统深度学习模型，参数更少但表达能力不减
- 训练更快，需要的数据量更少
💊 KAN在药店销售预测系统中的应用
工作原理
- 特征分解：将销售数据的复杂特征分解为一系列单变量函数
- B样条拟合：使用B样条基函数拟合每个单变量函数
- 自适应组合：根据数据特性自动组合这些函数
- 非线性映射：构建从历史数据到未来销售的非线性映射
- 预测生成：通过学习到的映射生成精确的销售预测
预测优势
- 季节性变化：卓越地捕捉药品销售的季节性波动模式
- 多因素整合：能够有效整合天气、节假日、促销等多种影响因素
- 长尾效应：准确预测促销活动的长期影响
- 稀有事件：对数据中罕见但重要的销售模式有更好的适应性
⚙️ 与其他模型的互补性
在药店销售预测系统中，KAN模型与Transformer和mLSTM形成强大的互补关系：
-
与Transformer互补：
- Transformer擅长捕捉长距离依赖关系
- KAN擅长精确建模复杂非线性关系
- 结合后能更全面地理解销售数据的时间和非线性特性
-
与mLSTM互补：
- mLSTM提供强大的序列记忆能力
- KAN提供精确的非线性函数拟合
- 组合使用能同时处理时序依赖和复杂非线性关系
📊 KAN模型的最佳应用场景
KAN模型在以下药店销售预测场景中表现特别出色：
- 高度非线性药品：销售模式复杂、不规则的药品
- 多重季节性药品：同时受多种季节性因素影响的药品
- 新品预测：历史数据有限的新药品销售预测
- 特殊事件响应：对疫情、政策变化等特殊事件响应敏感的药品
🔍 KAN模型的实际优化
在本系统中，我们对KAN模型进行了以下优化：
- 动态基函数选择：根据不同药品特性自动选择最适合的B样条基函数
- 层次结构优化：针对不同复杂度的预测任务调整网络层次结构
- 混合特征处理：为不同类型的特征（时间、类别、数值）设计专门的处理方式
- 集成策略：将多个KAN子模型集成，进一步提高预测稳定性
🌟 总结
KAN模型凭借其卓越的非线性表达能力和自适应学习能力，在药店销售预测系统中发挥着独特而重要的作用。它能够精确捕捉销售数据中的复杂非线性关系和多重季节性模式，尤其在处理高度非线性和不规则销售模式时表现出色。与系统中的其他模型协同工作，KAN帮助药店管理者获得更全面、更准确的销售预测，为库存优化和销售策略制定提供有力支持。