我想使用卡尔曼滤波器来拟合我的数据并进行预测。我的数据包含控制变量，因此例如它可能如下所示：
U = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
X = [1,4,7]
U控制变量在哪里，并且X是 3 个连续时间戳的观察值。我想将过滤器参数拟合到这些数据，然后预测下一个观察结果（我也有控制变量）。
我尝试使用pykalmanpackage。它有一个适合过滤器参数的 em 函数，但它似乎不包括控制变量作为可能的输入（除非我遗漏了什么？）
我尝试的另一个选项是filterpy.kalman.KalmanFilter。它确实允许输入控制变量，但我不明白如何使用这个包来估计过滤器的参数。这些软件包中的任何一个都可以完成这项工作，或者如果没有，是否还有其他可能有用的软件包？