Data-Driven Mission Recommendation for LEO Satellites using Random Forest and Hybrid Deep Learning Forecasting
Este artículo presenta un marco de trabajo basado en datos para los satélites LEO de LAPAN-IPB que combina un predictor de voltaje híbrido SARIMAX-LSTM y un clasificador de Bosque Aleatorio para generar recomendaciones de misión auditables y basadas en evidencia, reemplazando así la dependencia de la experiencia no documentada del operador con un proceso de programación reproducible y objetivo.