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利用动力学模型得到的预报轨道精度随时间推移衰减较快，针对这一问题，提出一种改进地球同步卫星轨道预报精度的新方法．将神经网络作为工具，结合轨道动力学特性建立一个训练样本集，根据当前时刻预报误差特征在样本集中搜索最佳训练样本，利用训练得到的神经网络模型补偿和改进当前时刻的预报轨道，达到提高预报精度的目的．基于实测数据的试验分析表明，不同卫星在不同初始时刻下的改进效果是不同的．预报4d的轨道精度由43m提高至15m，预报8d的轨道精度由183m提高至80m．基于神经网络模型预报4d和8d的改进成功率分别为78．