【摘要】低轨航天器轨道预报对于航天任务规划、航天器在轨安全运行以及危险目标碰撞规避具有重要意义。近年来，随着人工智能和机器学习技术的快速发展，为轨道预报带来了新的机遇和挑战。分析了传统预报方法和机器学习预报方法的优势与不足，重点从大气密度参数修正、航天器大气阻力参数修正、轨道预报误差修正和直接轨道预报4个方面，综述了国内外相关机器学习研究的模型方法以及精度提升情况，最后对机器学习轨道预报的理论挑战与前沿发展方向进行了分析讨论。

【关键词】机器学习；轨道预报；低轨航天器；神经网络；人工智能

【作者】韩意，陈明，刘勇，宋辰，张宇