基于ARIMA-BiLSTM进行轨道预报误差修正的方法及装置

本说明书实施例提供了一种基于ARIMA‑BiLSTM进行轨道预报误差修正的方法及装置，其中，方法包括：通过计算CPF星历与TLE+SGP4模型预报的差值，得到轨道预报误差时间序列数据集；通过自回归差分移动平均模型ARIMA对所述轨道预报误差时间序列数据集进行分析，得到处理后数据；构建双向长短时记忆神经网络Bi‑LSTM模型，将ARIMA的处理后数据作为特征输入到双向长短时记忆神经网络Bi‑LSTM模型，通过Bi‑LSTM模型对SGP4轨道预报历史误差进行学习和预测，并根据预测结果修正SGP4模型进行轨道预报的误差。