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龙图腾网获悉辽宁大学申请的专利基于Transformer神经网络的卫星运行轨道预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116541787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310505649.8，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于Transformer神经网络的卫星运行轨道预测方法是由吴新杰;刘世兴设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer神经网络的卫星运行轨道预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于Transformer神经网络的卫星运行轨道预测方法，其方法如下：1通过卫星数据库获取TLE两行轨道数据。2对轨道七个要素数据进行归一化处理并进行编码；建立轨道七要素数据“词嵌入向量”编码库。3根据此编码库，建立“输入输出语句”样本库。4利用步骤3的样本库训练Transformer神经网络。5在推理阶段，将“输入语句”输入到Transformer神经网络中得到数据预测结果。6根据预测结果进行反归一化处理后，便可得到卫星运行轨道预测要素数据的实际大小。本发明能够在不进行数学建模的基础上对卫星轨道的复杂规律进行学习，从而完成对卫星运行轨道的预测。

本发明授权基于Transformer神经网络的卫星运行轨道预测方法在权利要求书中公布了：1.基于Transformer神经网络的卫星运行轨道预测方法，其特征在于，其步骤为： 步骤1获取卫星TLE两行轨道数据； 步骤2根据步骤1所得到的轨道要素数据的时间序列数据，对轨道的七个要素数据分别求最大值和最小值，对每个要素进行归一化处理，并将最大值和最小值保存； 步骤3对步骤2所得到的七个要素归一化数据进行编码；每个时间节点的七个要素构成一个“词嵌入向量”，建立轨道要素数据“词嵌入向量”编码库； 步骤4根据步骤3的“词嵌入向量”编码库建立“输入输出语句”的样本库； 步骤5利用步骤4得到的“输入输出语句”的样本库训练Transformer的神经网络，在训练结束后，保存神经网络模型； 步骤6在推理阶段，加载神经网络模型，输入由前N个“词嵌入向量”X1、X2、……、XN，组成的“输入语句”，Transformer神经网络将推理预测出一个“输出语句”，该“输出语句”包含一个“词嵌入向量”P1，将此预测“词嵌入向量”P1与之前的后N-1个“词嵌入向量”X2、X3、……、XN、P1合并在一起形成新的“输入语句”作为下一步预测的输入，这样Transformer神经网络就将再推理预测出一个新的“输出语句”，该“输出语句”包含一个“词嵌入向量”P2，P2作为下一次的输入，……，以此类推，得到待预测的卫星运行轨道要素数据； 步骤7根据步骤2所保存的各个要素的最大值和最小值，对步骤6得到的卫星运行轨道预测数据进行反归一化处理，得到卫星运行轨道预测要素数据的实际大小。

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