随着我国航天技术迅速发展,在交会对接、空间碎片轨道预报和空间飞行器测控等空间活动中,轨道预报技术越来越重要。在实际空间环境中,飞行器会受到各种摄动力的影响使飞行器偏离理想轨道。因此进行航天器轨道预报时,研究分析航天器所受各种摄动因素影响尤为重要。而轨道预报的精确性保障前提是对航天器动力学的精准建模。在上述背景下,本文针对摄动因素影响情况复杂的问题,提出了分别对地球的不同高度的环绕轨道根据不同种类摄动因素对航天器轨道的影响分析并进行轨道预报;针对提高航天器预报轨道精度与速度问题,提出了数值插值法与基于RBF神经网络改进的RBF插值方法应用于轨道动力学建模。主要完成以下几个方面工作内容:详述了航天器在绕地运行过程中受到的摄动因素,以一种航天器轨道参数为例,对不同摄动因素进行数学模拟仿真;针对多种摄动因素进行特性分析,为摄动因素影响分析提供理论依据。由于不同高度的在轨航天器受摄动因素影响不同,采用Runge-Kutta积分法计算航天器参考轨道的初轨参数;通过模拟仿真得到航天器轨道预报的位置误差并进行影响分析。对比航天器在不同摄动力作用下的位置偏移,确定其所受摄动因素的影响大小。针对提高航天器动力学建模效率问题,采用数值插值法对获取的参考轨道进行精度校核,在获得大步长的积分轨道后,通过对轨道模型插值后的轨道与参考轨道比较,优化提高航天器了轨道建模的速度。研究分析多种数值插值方法对建立航天器预报轨道的正确性与有效性,同时扩大采样时间验证数值插值法对航天器轨道建模的适应性。针对提高航天器动力学建模精度问题,设计基于RBF神经网络的插值法进行航天器轨道混合建模。在大数据集采样时间长的条件下,通过模拟仿真证明了RBF模型插值法的正确性与精确性。通过比较RBF插值轨道、数值插值轨道的位置误差仿真与运行时间比较,进一步验证了RBF模型插值法相对于其他数值插值法的优异性。