一种基于深度学习的星链卫星两行根数轨道预报误差补偿方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的星链卫星两行根数轨道预报误差补偿方法及系统，预报误差补偿方法包括：获取待预报的星链卫星两行根数样本数据；将所述样本数据输入至误差补偿预报模型，获取预报结果，其中，所述误差补偿预报模型通过神经网络构建并通过训练集训练获取，所述训练集为星链卫星两行根数数据。本发明通过深度学习神经网络对数据特征优秀的挖掘能力，解决误差传播的随机性，以批量星链TLEs按照至少一个周期时间间隔进行预报，使用实际参考轨道结果与传播轨道结果进行误差补偿，并根据误差分析结果动态调整操作策略，以确保模型在不同环境状态下的稳定性与适用性。