针对地月圆型限制性三体问题（CR3BP）轨道规划非线性程度高，数值积分和传统方法求解计算开销大的问题，提出一种改进的Deep-Koopman轨道快速预报模型。相比现有Koopman模型长期预报依赖重提升方法，改进模型实现了初始状态单次提升后的连续线性传播。该模型将引力分量、有效势及速度平方和等动力学特征引入观测映射，采用残差多层感知机（Res MLP）学习观测函数，并结合扩展动态模式分解（EDMD）构建有限维Koopman算子，通过设计多步预测误差、Jacobi常数守恒和观测子空间不变性等约束，协同优化观测函数与算子矩阵。实验范围限定在地月平面CR3BP从地球同步轨道出发的奔月轨道演化区域，轨迹预报时长6天。结果表明模型在无需逐步重提升的条件下能够较好地跟踪奔月轨迹的主体演化特征，计算耗时较重提升传播减少约90.44%。尽管线性传播的长期预测误差高于重提升方法，且在近月强引力区域存在明显偏差，但其显著降低了轨道传播的计算成本，并保留了Koopman模型的线性演化结构。研究结果为地月空间轨道快速预报及后续基于Koopman控制与凸优化的转移轨道规划提供了模型基础。

圆型限制性三体问题,Koopman算子,扩展动态模式分解,神经网络,轨道预报