Koopman的预测模型matlab代码

Koopman预测模型的Matlab代码可以在Github等代码库中找到。以下是一个简单的Koopman预测模型的Matlab代码示例：

%加载数据
load('data.mat');

%构建Koopman算子矩阵
K = zeros(N,N);
for i = 1:N
    K(:,i) = phi(f(X(:,i)));
end

%计算Koopman算子的特征值和特征向量
[V,D] = eig(K);

%选择最大的k个特征值
k = 10;
Dk = D(1:k,1:k);
Vk = V(:,1:k);

%计算逆Koopman算子
Kinv = inv(Vk)*inv(Dk)*Vk;

%设置预测时间步数
m = 10;

%构建输入向量
u = X(:,N);
for i = 1:m
    u = [u;f(u(:,end))];
end

%进行预测
y = zeros(n,m);
y(:,1) = X(:,N);
for i = 2:m
    y(:,i) = Kinv*phi(f(u(:,i-1)));
end

%绘制预测结果
t = N+1:N+m;
plot(t,X(1,N+1:N+m),'b',t,y(1,:),'r');
legend('真实值','预测值');

在这个例子中，我们首先加载数据，然后构建Koopman算子矩阵。接着，我们计算Koopman算子的特征值和特征向量，并选择最大的k个特征值。然后，我们计算逆Koopman算子，并设置预测时间步数。接着，我们构建输入向量，并进行预测。最后，我们绘制预测结果。