轨道不平顺预测

重载铁路设备密集，对轨道平顺状态预测至关重要。基于神经网络技术，针对轨道不平顺的特点，提出预测重载铁路轨道7项参数的方法，为养护维修策略提供决策支持。利用K420+000~K426+000区段18个月的数据进行模型训练和预测分析，结果显示双隐层BP网络模型的预测精度较高，均方预测误差平均值为0.0652，平均相对误差为8.03%。该研究为未来重载铁路轨道不平顺发展预测提供新思路。

该程序专为轨道力学计算而设计，可用于模拟和分析天体及航天器的轨道运动。

利用MATLAB进行卫星运动轨道的仿真，包括第一、第二宇宙速度及其对应轨道。仿真结果与理论预期相符合。

轨道建模通过数学模型来模拟大质量物体在引力作用下绕行另一个大质量物体时的运动轨迹。除引力外，其他次要影响因素，例如来自其他天体的引力、大气阻力、太阳辐射压力或推进系统推力，也会被纳入模型中。 由于需要对大尺度轨道上的微小扰动进行建模，直接建模可能会超出机器精度限制。因此，通常采用扰动方法来提高建模精度。 轨道模型通常利用特殊的扰动方法在时间和空间上进行传播。首先将轨道建模为开普勒轨道，然后在模型中添加扰动项，以解释各种影响轨迹的扰动因素。特殊扰动方法适用于任何天体物理问题，因为它不受限于小扰动情况。这种方法是机器生成高精度行星星历表的基础，例如美国宇航局喷气推进实验室发展星历表。 本项目使用以下积分器和力模型来模拟卫星的扰动运动： * 积分器: 带步长控制的可变阶Radau IIA积分器 * 力模型: 地球重力场 (GGM03S 模型)

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城市轨道客流时序数据集提供城市轨道客流的时序数据。

利用卫星TLE数据计算卫星的轨道高度。如果您没有TLE数据，请访问相关网站下载。下载的数据需要保存为文本格式，以便程序运行。

MATLAB开发中，使用MDL进行轨道融合。融合的焦点在于反电池应用的创新。

近年来，随着数据科学技术的迅速发展，不平衡数据学习成为研究的焦点之一。新型算法PCBoost结合了重采样和boosting技术，为解析不平衡数据提供了新的视角和工具。

这是一项本科导航制导课程设计，使用Matlab程序处理卫星空间坐标的Excel表格，绘制了卫星的三维坐标和马鞍图，展示了卫星绕地球运行的轨迹。该设计模拟和分析卫星在空间中的运动特性。