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申请/专利权人：中航材利顿航空科技股份有限公司

摘要：本申请公开了一种基于机器学习的云计算资源机务系统运维优化方法及装置，涉及飞机运维管理技术领域。所述方法是先获取各架待运维飞机的任务特征数据及待飞剩余时长，然后根据各架飞机的待飞剩余时长，初始化得到包含有为各架飞机分配的云计算资源使用量及使用时段的分配方案，再然后将各架飞机的任务特征数据、云计算资源使用量及使用时段导入基于机器学习模型预训练得到的运维任务完成情况预测模型，输出得到各架飞机的运维任务完成情况预测结果，最后根据各架飞机的预测结果，判断各个运维任务是否均能在对应使用时段内完成，并在否时重新调整分配方案以及重新预测任务完成情况，直到在是时结束，如此可保障所有飞机的飞行计划不会被延误。

主权项：1.一种基于机器学习的云计算资源机务系统运维优化方法，其特征在于，包括：获取多架待运维飞机的机务系统运维任务及未来飞行计划；针对在所述多架待运维飞机中的各架待运维飞机，从对应的机务系统运维任务中提取出任务特征数据，以及从对应的未来飞行计划中提取出待飞剩余时长；根据所述各架待运维飞机的待飞剩余时长，初始化得到所述多架待运维飞机的运维任务所需云计算资源分配方案，其中，所述运维任务所需云计算资源分配方案包含有为所述各架待运维飞机分配的云计算资源使用量和云计算资源使用时段，所述云计算资源使用时段用于作为对应飞机的机务系统运维任务执行时段，所述云计算资源使用时段的起始时刻晚于当前时刻，所述云计算资源使用时段的结束时刻早于所述当前时刻与对应飞机的待飞剩余时长的相加结果，所述云计算资源使用时段的时长大于等于对应飞机的机务系统运维任务所需最短时长，所述各架待运维飞机分配所得的云计算资源使用量的总和在任意时刻小于等于云计算资源总量；针对所述各架待运维飞机，将对应的任务特征数据、云计算资源使用量和云计算资源使用时段导入基于机器学习模型预训练得到的运维任务完成情况预测模型，输出得到对应的且用于指示对应的机务系统运维任务是否能在对应的云计算资源使用时段内完成的运维任务完成情况预测结果；根据所述各架待运维飞机的运维任务完成情况预测结果，判断所述各架待运维飞机的机务系统运维任务是否均能在对应飞机分配所得的云计算资源使用时段内完成；若是，则按照所述运维任务所需云计算资源分配方案为所述各架待运维飞机提供在对应飞机的机务系统运维任务执行时段所需的云计算资源使用量，否则重新调整所述运维任务所需云计算资源分配方案以及重新预测所述各架待运维飞机的运维任务完成情况，直到判定所述各架待运维飞机的机务系统运维任务均能在对应飞机分配所得的云计算资源使用时段内完成。

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