Data-Driven Mission Recommendation for LEO Satellites using Random Forest and Hybrid Deep Learning Forecasting
यह शोध पत्र LAPAN-IPB LEO उपग्रहों के लिए एक डेटा-संचालित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो ऑडिट योग्य, साक्ष्य-आधारित मिशन अनुशंसाएँ उत्पन्न करने के लिए एक हाइब्रिड SARIMAX-LSTM वोल्टेज प्रेडिक्टर और एक रैंडम फॉरेस्ट क्लासिफायर को जोड़ता है, जिससे दस्तावेजीकरण रहित ऑपरेटर अनुभव पर निर्भरता के स्थान पर एक पुनरुत्पादनीय, वस्तुनिष्ठ शेड्यूलिंग प्रक्रिया स्थापित होती है।