本論文では，KANの潜在能力を時系列データ予測において実証することを目的としている.時系列データはその動的変化と複雑な相関構造のため，予測において特に高い表現力が求められる分野であり，KAN のような新しいアプローチがその解決策となる可能性がある.KANの性能を従来から広く使用されている多層パーセプトロン(MLP)モデルと比較し，その利点と課題を明らかにする.KANモデルの時系列データ予測における適用可能性を探求し，その理論的背景を実験的成果によって実証することを目指している.また，KANモデルの特徴やパフォーマンスを明確にすることで，今後の応用研究や実装における指針を提供する.