摘要：为了实现纳卫星在轨温度的预测，在对纳卫星热系统动态特性模型分析的基础上，建立BP神经网络预测模型实现纳卫星在轨温度的预测．通过分析纳卫星热系统动态特性模型，得到用于BP神经网络预测模型的输入、输出变量以及训练神经网络所需的数据样本．BP神经网络预测模型分别以纳卫星外壳、辐射器、舱内仪器的热流及温度值为神经网络输入、输出，预测纳卫星10s后的轨道温度．经验证，神经网络预测模型预测结果与纳卫星实际轨道温度吻合较好，表明神经网络预测模型是快捷有效的．

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