Data-Driven Mission Recommendation for LEO Satellites using Random Forest and Hybrid Deep Learning Forecasting
본 논문은 기록되지 않은 운영자의 경험에 대한 의존을 재현 가능하고 객관적인 스케줄링 프로세스로 대체하기 위해, 하이브리드 SARIMAX-LSTM 전압 예측기와 랜덤 포레스트 분류기를 결합하여 감사 가능하고 증거 기반의 미션 권고를 생성하는 LAPAN-IPB 저궤도 위성을 위한 데이터 기반 프레임워크를 제시한다.