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本文将BP神经网络与时间序列原理结合，构造出基于时间序列的BP神经网络预测模型，以准确快速预测遥感卫星振动。采用动态更新模型训练集和预测集，预测集局部保真，上下级模型并行与切换的方式，实现实际应用对模型预测的精度和实时要求。试验结果表明，基于时间序列的BP神经网络模型的精度较高，计算速度较快，并行切换可以实现预测数据的实时应用，能够为遥感卫星主动控制提供理论支持。