基于Khatri-Rao核回归的Koopman算子学习预测控制

Mircea Lazar

摘要

本文提出了一种数据驱动的广义Koopman算子实现方法，通过时间序列多步Khatri-Rao核回归和结构化SVD降维，有效减少了预测误差。在混沌Lorenz系统上的验证表明，该学习到的降阶模型能够从多种初始条件稳定不稳定平衡点。

Koopman operatorpredictive controlkernel regressionreduced-order modelLorenz system

LEARNING

📊 8,465 引用

D. O. Hebb

2005

LEARNING

📊 7,678 引用

Benoît B. Mandelbrot, John W. Van Ness

1968

LEARNING

开放获取📊 7,484 引用

Laith Alzubaidi, Jinglan Zhang, Amjad J. Humaidi 等 10 位作者

2021

LEARNING

📊 4,608 引用

Andre Esteva, Alexandre Robicquet, Bharath Ramsundar 等 10 位作者

2018