Data-Driven Mission Recommendation for LEO Satellites using Random Forest and Hybrid Deep Learning Forecasting
Este artigo apresenta uma estrutura baseada em dados para os satélites LEO do LAPAN-IPB que combina um preditor de voltagem híbrido SARIMAX-LSTM e um classificador Random Forest para gerar recomendações de missão auditáveis e baseadas em evidências, substituindo assim a dependência da experiência não documentada do operador por um processo de agendamento reprodutível e objetivo.