論文の概要: Predictive Modeling of Flexible EHD Pumps using Kolmogorov-Arnold Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07488v2
- Date: Tue, 27 Aug 2024 08:44:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-28 19:19:38.422954
- Title: Predictive Modeling of Flexible EHD Pumps using Kolmogorov-Arnold Networks
- Title（参考訳）: Kolmogorov-Arnoldネットワークを用いたフレキシブルEHDポンプの予測モデリング
- Authors: Yanhong Peng, Yuxin Wang, Fangchao Hu, Miao He, Zebing Mao, Xia Huang, Jun Ding,
- Abstract要約: 我々は,コルモゴロフ・アルノルドネットワークを用いて,フレキシブル電気流体ポンプの圧力と流量を予測する新しい手法を提案する。
コルモゴロフ・アルノルドの表現定理に着想を得たカンは、固定活性化関数を学習可能なスプラインベースの活性化関数に置き換える。
カンは予測精度が優れ、平均正方形誤差は12.186、圧力と流量の予測は0.001である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.934826281169805
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We present a novel approach to predicting the pressure and flow rate of flexible electrohydrodynamic pumps using the Kolmogorov-Arnold Network. Inspired by the Kolmogorov-Arnold representation theorem, KAN replaces fixed activation functions with learnable spline-based activation functions, enabling it to approximate complex nonlinear functions more effectively than traditional models like Multi-Layer Perceptron and Random Forest. We evaluated KAN on a dataset of flexible EHD pump parameters and compared its performance against RF, and MLP models. KAN achieved superior predictive accuracy, with Mean Squared Errors of 12.186 and 0.001 for pressure and flow rate predictions, respectively. The symbolic formulas extracted from KAN provided insights into the nonlinear relationships between input parameters and pump performance. These findings demonstrate that KAN offers exceptional accuracy and interpretability, making it a promising alternative for predictive modeling in electrohydrodynamic pumping.
- Abstract（参考訳）: 我々は,コルモゴロフ・アルノルドネットワークを用いて,フレキシブル電気流体ポンプの圧力と流量を予測する新しい手法を提案する。
コルモゴロフ・アルノルドの表現定理に着想を得たカンは、固定活性化関数を学習可能なスプラインベースの活性化関数に置き換え、多層パーセプトロンやランダムフォレストのような従来のモデルよりもより効率的に複素非線形関数を近似することができる。
フレキシブルEHDポンプパラメータのデータセットを用いてkanを評価し,その性能をRFモデルとMPPモデルと比較した。
カンは予測精度が優れ、平均正方形誤差は12.186、圧力と流量の予測は0.001である。
kanから抽出した記号式は入力パラメータとポンプ性能の非線形関係に関する洞察を与える。
これらの結果から,kanは例外的な精度と解釈可能性を示し,電気流体ポンプの予測モデルとして有望な選択肢であることがわかった。
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