Python 快速搭建一个小型的小行星轨道预测模型 Demo
目录
✅ Demo 目标：
🧪 模型方案选择
方案 1：开普勒 + LSTM 混合预测（推荐 💡）
方案 2：全 AI：LSTM 直接拟合轨迹
🚧 环境准备
🔧 示例代码结构（方案1）
Step 1：轨道模拟生成（poliastro）
Step 2：构建 LSTM 模型用于预测
Step 3：预测与可视化对比
🔚 结尾：这个 Demo 能做什么？
我们可以用 Python 快速搭建一个小型的小行星轨道预测模型 Demo。这个 Demo 将基于：
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公开数据（如 NASA JPL 提供的小行星轨道要素）
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简单的 轨道传播模型（如二维开普勒模型）
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或者用 LSTM 模型预测轨道要素随时间的变化
✅ Demo 目标：
我们将完成以下内容：
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加载小行星轨道数据（可使用示例或模拟）
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用简化模型计算轨道（物理方法）
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使用 LSTM 模型训练预测轨道未来变化（AI方法）
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可视化轨道轨迹与预测效果
🧪 模型方案选择
你可以选择以下两种路径之一（推荐方案1）：
方案 1：开普勒 + LSTM 混合预测（推荐 💡）
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用 Kepler 模拟轨道轨迹（生成训练数据）
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使用 LSTM 模型预测未来轨道要素（或位置）
方案 2：全 AI：LSTM 直接拟合轨迹
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使用轨道 x,y,z 向量作为时序输入
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模型学习未来位置的预测趋势
🚧 环境准备
建议环境：Python 3.9+，安装以下库：
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn tensorflow poliastro
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poliastro是一个轨道力学库，用于轨道模拟 -
tensorflow用于 LSTM 模型
🔧 示例代码结构（方案1）
我可以帮你一步步写完整项目。先生成一个轨道模拟数据 + 可视化：
Step 1：轨道模拟生成（poliastro）
from poliastro.bodies import Sun
from poliastro.twobody import Orbit
from astropy import units as u
from astropy.time import Time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 1. 创建一个初始轨道（仿造小行星）
epoch = Time("2025-01-01", scale="tdb")
orbit = Orbit.from_classical(Sun, 2.2 * u.AU, 0.15 * u.one, 5 * u.deg,
80 * u.deg, 45 * u.deg, 0 * u.deg, epoch)
# 2. 轨道传播（100天）
times = [epoch + i * u.day for i in range(100)]
positions = np.array([orbit.propagate(t - epoch).rv()[0].to(u.AU).value for t in times])
# 3. 可视化轨道
plt.plot(positions[:, 0], positions[:, 1])
plt.xlabel('X (AU)')
plt.ylabel('Y (AU)')
plt.title('模拟轨道路径（近似二维）')
plt.axis('equal')
plt.grid(True)
plt.show()
Step 2：构建 LSTM 模型用于预测
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
# 轨道轨迹当作时间序列数据
X = []
y = []
seq_len = 10
for i in range(len(positions) - seq_len):
X.append(positions[i:i+seq_len])
y.append(positions[i+seq_len])
X = np.array(X)
y = np.array(y)
# LSTM 模型
model = Sequential([
LSTM(64, input_shape=(seq_len, 2), return_sequences=False),
Dense(2) # 预测下一个 X, Y 坐标
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(X, y, epochs=100, verbose=1)
Step 3：预测与可视化对比
preds = []
input_seq = positions[:seq_len].copy()
for _ in range(90):
pred = model.predict(input_seq[np.newaxis, :, :])[0]
preds.append(pred)
input_seq = np.vstack([input_seq[1:], pred])
preds = np.array(preds)
plt.plot(positions[:, 0], positions[:, 1], label="真实轨道")
plt.plot(preds[:, 0], preds[:, 1], label="预测轨道", linestyle='--')
plt.legend()
plt.xlabel("X (AU)")
plt.ylabel("Y (AU)")
plt.title("LSTM轨道预测效果对比")
plt.grid(True)
plt.axis('equal')
plt.show()
🔚 结尾：这个 Demo 能做什么？
✅ 可预测轨道未来位置
✅ 可用于教学/科研展示 AI 与轨道力学结合
✅ 可进一步集成真实 NASA 数据训练改进