一种航天器轨道预报的神经网络方法

本发明公开了一种航天器轨道预报的神经网络方法，属于航天器轨道领域，包括以下步骤，S1，使用深度学习神经网络模型和反馈神经网络模型对TLE初值进行预测；S2，使用深度学习神经网络模型，提高SGP4模型的精度；S3，将S1中的预测值与真实值做对比，评估对TLE初值预测的准确性；S4，将S2中的修正后的模型与真实值作对比，评估对SGP4模型的精度的提升程度。本发明采用上述一种航天器轨道预报的神经网络方法，解决了航天器轨道预报中，精度和数据量之间的平衡问题，提高了常用的SGP4的精度，同时也解决了用于航天器轨道间接预报的TLE初值的精度问题。