Data-Driven Mission Recommendation for LEO Satellites using Random Forest and Hybrid Deep Learning Forecasting
本論文は、記録されていない運用者の経験への依存を、再現可能で客観的なスケジューリングプロセスへと置き換えるために、ハイブリッドSARIMAX-LSTM電圧予測器とランダムフォレスト分類器を組み合わせ、監査可能でエビデンスに基づいたミッション推奨事項を生成する、LAPAN-IPB LEO衛星のためのデータ駆動型フレームワークを提示するものである。