基于KAN神经网络对TOC进行预测的方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于KAN神经网络对TOC进行预测的方法，属于计算机模型技术领域，包括步骤：确定M个与TOC含量相关的影响因子；对影响因子进行相关性分析或特征重要性分析，找到关键特征；基于关键特征构造数据集D；构造改进的KAN神经网络，包括引入门控系数和二阶差分约束；用数据集D训练改进的KAN神经网络得到第一预测模型；剪枝、设置符号函数，得到第二预测模型；再次训练第二预测模型得到TOC预测模型及TOC预测值的拟合公式，用于待预测采样点的TOC预测。本发明通过影响因子筛选、创新的门控机制、优化的损失函数与训练策略，从而提高对TOC预测的准确度，且具有轻量级、高精度、可解释性强等特点，适合嵌入式设备或实时场站应用。

《基于KAN神经网络对TOC进行预测的方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2025111063445，当前法律状态为已下证，由成都理工大学提出申请，发明人为郑栋宇;王轶军;吴思萱;杨田;曾维;陈才华;李红军;侯明才，申请日期为2025-08-08，公开（公告）日期为2025-10-17，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/213 (2023.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于KAN神经网络对TOC进行预测的方法，属于计算机模型技术领域，包括步骤：确定M个与TOC含量相关的影响因子；对影响因子进行相关性分析或特征重要性分析，找到关键特征；基于关键特征构造数据集D；构造改进的KAN神经网络，包括引入门控系数和二阶差分约束；用数据集D训练改进的KAN神经网络得到第一预测模型；剪枝、设置符号函数，得到第二预测模型；再次训练第二预测模型得到TOC预测模型及TOC预测值的拟合公式，用于待预测采样点的TOC预测。本发明通过影响因子筛选、创新的门控机制、优化的损失函数与训练策略，从而提高对TOC预测的准确度，且具有轻量级、高精度、可解释性强等特点，适合嵌入式设备或实时场站应用。

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