Koopman的预测模型matlab代码

Koopman预测模型的具体实现方式与具体的应用场景和数据有关，因此没有一个通用的Matlab代码。但是，以下是一个简单的示例，基于Koopman模型对一个非线性动态系统进行预测：

% 非线性动态系统示例代码
tspan = 0:0.1:10;
x0 = [1; 1];
[t, x] = ode45(@(t,x) nonlinear_sys(t, x), tspan, x0);

% Koopman模型建模
n = size(x,2);
m = 10; % 选择Koopman模型中的函数个数
V = x'; % 观测矩阵
for i = 1:m
    V = [V; x'.^i];
end
K = V*pinv(V); % Koopman算子
A = K(:,1:n); % 系数矩阵

% 预测
x0 = x(1,:)'; % 初始状态
t_pred = 10:0.1:20; % 预测时间范围
x_pred = zeros(length(t_pred),n);
x_pred(1,:) = x0';
for i = 2:length(t_pred)
    x_pred(i,:) = A*x_pred(i-1,:)'; % 递推计算
end

% 绘图
figure;
plot(t, x(:,1), 'b', t_pred, x_pred(:,1), 'r--');
xlabel('时间');
ylabel('状态变量1');
legend('实际值', '预测值');

其中，`nonlinear_sys`是一个非线性动态系统模型，可以根据具体应用进行更改。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体问题进行调整和优化。