基于深度 Koopman 算子的非线性系统数据驱动鲁棒移动 horizon 估计

研究提出一种基于深度 Koopman 算子的数据驱动鲁棒移动 horizon 估计方法，用于非线性系统状态估计。该方法将深度 Koopman 算子与鲁棒移动 horizon 估计框架结合，相关成果发表于 Computers & Chemical Engineering 第 215 卷，作者为 Minghao Han 与 Xunyuan Yin。