使用机器学习进行双线要素估计
摘要：使用机器学习方法估算两行要素的可行性研究 蒙特卡洛方法用于估算没有提供所需精度的两行要素 梯度提升决策树和全连接神经网络被用于训练将空间物体的轨道演化映射到相应两行要素 从美国空间目录中使用800万个公开可用的两行要素进行训练，实现了估算具有所需精度的映射 其中一个测试案例（低面积质量比空间物体）达到了所需精度
作者：Rasit Abay, Sudantha Balage, Melrose Brown and Russell Boyce
论文ID：1902.04189
分类：Space Physics
分类简称：physics.space-ph
提交时间：2019-06-04