一种基于深度学习模型的BDS-3超快速轨道预报改进方法

本发明公开了一种基于深度学习模型的BDS‑3超快速轨道预报改进方法，该方法包括：基于历史BDS‑3超快速轨道数据计算轨道误差数据，并对其进行预处理后构建数据集，再将其划分为训练集、验证集和测试集；构建轨道误差预测模型，该轨道误差预测模型将历史轨道误差序列作为模型输入，输出轨道误差预测值；使用训练集对轨道误差预测模型进行训练，并使用验证集进行验证；使用最终训练好的轨道误差预测模型进行预测，得到轨道误差预测值；将轨道误差预测值补偿到对应历元的超快速轨道预报部分，得到改进后的BDS‑3超快速轨道预报坐标序列。本发明提高了现有BDS‑3超快速轨道预报的精度。