La predicción precisa de las posiciones en órbita de los satélites de órbita baja (LEO) es esencial para el éxito de la misión, la eficiencia operativa y la seguridad. Sin embargo, la naturaleza no estacionaria de los datos orbitales y el ruido de los sensores presentan desafíos significativos para una predicción precisa. Para abordar estos desafíos, proponemos un nuevo modelo de pronóstico, EMD-ICA-DLinear, que combina la representación de tendencia-residuo con EMD-ICA de manera innovadora. Al integrar el marco TSR (Tendencia, Estacionalidad y Residuo) con la perspectiva dual de EMD-ICA, este enfoque proporciona una comprensión integral de los datos de series temporales y supera a los modelos tradicionales en la captura de sutiles relaciones no lineales. Al predecir la posición orbital del satélite Fengyun-3C, el modelo utiliza MSE y MAE como métricas de evaluación. Los resultados experimentales indican que el modelo híbrido EMD-ICA-DLinear propuesto logra valores de MSE y MAE de 0.1101 y 0.1567, respectivamente, al predecir la posición orbital del satélite Fengyun-3C con 6 horas de anticipación, lo que representa reducciones del 37.87% y 19.85% en comparación con el mejor modelo de referencia, TimesNet. Este avance mejora la precisión de la predicción de la órbita del satélite, apoya la estabilidad operativa y permite ajustes oportunos, mejorando así la eficiencia y la seguridad de la misión.