【摘 要】
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近年来,大数据以及人工智能等技术名词愈发火热,各行各业都在积极进行结合应用,然而传统的航天领域涉及甚少。对于低轨卫星而言,大气阻力是造成卫星轨道衰减最主要的摄动力,
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近年来,大数据以及人工智能等技术名词愈发火热,各行各业都在积极进行结合应用,然而传统的航天领域涉及甚少。对于低轨卫星而言,大气阻力是造成卫星轨道衰减最主要的摄动力,然而以往的大气模型更多是基于经验得到的,特别是太阳辐射指数f10.7,在地面轨道预报时会造成较大的误差。基于该背景,本文以某型号卫星作为基准航天器,提出利用数据挖掘的相关技巧,如支持向量机、神经网络、随机森林等方法,对空间大气模型在轨道预报时造成的误差进行监督学习,借此反演大气模型与真实值的偏差并进行修正。分类器的训练结果表明,随机森林方法由于随机选择决策树、随机选择分类项目,按照最大概率反演的大气模型误差准确率接近100%,支持向量机次之,最大准确率仅为50.7%,神经网络容易出现不学习的情况,因此应用效果不佳。
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