(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211498051.2 (22)申请日 2022.11.28 (71)申请人 中国西安 卫星测控中心 地址 710043 陕西省西安市新城区咸宁东 路462号 (72)发明人 梁军　原东阳　操礼长　宋建国　 孙清　刘建平　李文舒　张一川　 袁辉　 (74)专利代理 机构 长沙国科天河知识产权代理 有限公司 432 25 专利代理师 段盼姣 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 基于集成学习模型的虚拟资源池扩展生成 方法 (57)摘要 本申请涉及一种基于集成学习模型的虚拟 资源池扩展生成方法。 所述方法包括： 根据基于 决策树随机森林的机器学习算法和地面保障设 备对不同用户航天器的资源保障规律对训练数 据集进行集成学习模型训练， 得到多个分类模 型； 利用分类模 型对预处理编码后的测试数据集 中的可见预报数据进行预测， 得到预测工作计 划； 在预测工作计划上叠加与预测工作计划属于 同一用户的同一地面保障设备上工作起止时间 有交集的可见预报， 并舍弃与预测工作计划属于 不同用户的同一地面保障设备上工作起止时间 有交集的可见预报， 从而 得到不同用户航天器的 虚拟专用资源池和虚拟公用资源池。 采用本方法 能够解决不同用户航天器对地面保障资源进行 抢占的问题。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 115526438 A 2022.12.27 CN 115526438 A 1.一种基于集成学习模型的虚拟资源 池扩展生成方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取预先设置的历史工作计划和多个不同用户航天器和地面保障设备的历史可见预 报数据； 根据所述历史工作计划对所述多个不同用户航天器和地面保障设备的历史可见预报 数据进行 标记， 得到 工作计划 和非工作计划； 对所述历史可见预报数据进行预处理编码， 得到训练数据集； 所述训练数据集中包括 地面保障设备对不同用户航天器的资源保障规 律； 根据基于决策树随机森林的机器学习算法和所述地面保障设备对不同用户航天器的 资源保障规 律对所述训练数据集进行集成学习模型训练， 得到多个分类模型； 利用所述分类模型对测试 数据集中的可 见预报数据进行 预测， 得到预测工作计划； 在所述预测工作计划上叠加与所述预测工作计划属于同一用户的同一地面保障设备 上工作起止时间有交集的可见预报， 并舍弃与所述预测工作计划属于不同用户的同一地面 保障设备上工作起止时间有交集的可见预报， 得到不同用户航天器的虚拟专用资源池和虚 拟公用资源 池。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 通过迭代调 整所述分类模型的预测概率的阀值大小， 得到多个容易被判定为工作计划 的可见预报数据。 3.根据权利要求1至2任意一项所述的方法， 其特征在于， 对所述历史可见预报数据进 行预处理编码， 得到训练数据集， 包括： 对所述历史可见预报数据进行预处理编码， 将所述可见预报数据转化成数值类型数 据， 得到训练数据集。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 利用所述分类模型对预处理编码后的测试 数据集中的可 见预报数据进行 预测， 得到预测工作计划， 包括： 利用所述分类模型通过多数投票表决的方式对预处理编码后的训练数据集中的可见 预报数据进行 预测， 得到预测工作计划。 5.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述可见预报数据包括航天器名称、 设备 名称和设备部署点 位； 对所述历史可见预报数据进行预处理编码， 将所述可见预报数据转化成数值类型数 据， 得到训练数据集， 包括： 将所述可见预报数据中开始工作时间、 结束工作时间和首次入境 时间等日期型数据都 转化成时间戳， 得到连续型 数值； 利用数值归一化的方式将所述连续型数值转化成取值范围为[0,1]的3维连续型特征 变量； 根据类别特征编码的方式将所述可见预报数据中航天器名称、 设备名称和设备部署点 位等字符型 数据转化成取值大于零的整数等3维离 散型特征变量； 通过维度拼接的方式将所述3维连续型特征变量和3维离散型特征变量合并生成6维数 值类型数据， 得到训练数据集。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据基于决策树随机森林的机器学习算法 和所述地面保 障设备对不同用户航天器的资源保 障规律对所述训练数据集进行集成学习权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115526438 A 2模型训练的模型评估方式包括： 利用每颗决策树的袋外样本评估所述决策树对应的分类模型的泛化能力， 得到所述分 类模型的袋外样本 评分； 将每个分类模型的袋外样本评分求取平均值， 得到整个随机森林的集成学习模型评 分。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在所述预测工作计划上叠加与 所述预测工 作计划属于同一用户的同一地面保障设备上工作起止时间有交集的可见预报， 并舍弃与所 述预测工作计划属于不同用户的同一地面保障设备上工作起止时间有交集的可见预报， 得 到不同用户航天器的虚拟专用资源 池和虚拟公用资源 池， 包括： 在所述预测工作计划所属地面保障设备上， 叠加与所述预测工作计划属于同一用户， 并且在工作起止时间上有交集的冗余可见预报， 得到所述地面保障设备上的不同用户航 天 器的虚拟专用资源 池； 在所述预测工作计划上舍弃与所述预测工作计划属于不同用户的同一地面保障设备 并且在工作起止时间上有交集的可见预报， 将所有舍弃 的可见预报合并， 得到不同用户航 天器的虚拟公用资源 池。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115526438 A 3