用于识别优化的互联网连接配置的系统和方法技术方案

提供了一种用于识别优化的互联网连接配置的系统和方法。该系统包括被配置为处理所接收数据的处理模块以及为与机上互联网连接相关联的多个指示符中的每一个指示符计算结果值的处理器。使用所接收数据、经训练的机器学习模型和与对应的指示符相关联的特征集来计算每个结果值。所计算的结果值的集合被用于识别多个互联网连接配置中推荐的一个联网连接配置，该多个互联网连接配置各自与结果值的特性集相关联。性集相关联。性集相关联。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于识别优化的互联网连接配置的系统和方法


[0001]本专利技术涉及预测在行程期间提供给用户的互联网服务的带宽需求的领域。

技术介绍

[0002]现代飞机配备有机上连接(I FC)系统以使得乘客能够在他们行程期间保持连接并与外界进行通信，从而提供更好的客户体验。
[0003]多种不同的因素影响对机上互联网访问的需求，因此，由IFC系统提供的宽带量将在不同航班之间有显著的差异，甚至对于相同线路的航班也是如此。例如，对于夜间航班上的互联网访问的需求通常将小于白天航班，并且具有较大比例的商务旅客的航班通常也将有对互联网访问的更高需求。影响对机上互联网访问的需求的因素可以包括(但不限于)：航班时刻表和持续时间；一年中的飞行时间；飞机大小和飞机类型；提供连接的卫星技术的类型；以及相对乘客负载因子。这些因素使得几乎不可能使用传统统计方法来准确地预计或预测特定航班上对互联网访问的需求。
[0004]航空公司在航班上所提供的带宽量无法在飞行期间轻易地进行调整。这是因为可用带宽是由多个不可变的因素来确定的，诸如卫星通信(satcom)技术、与卫星本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种计算机实施的方法，所述方法用于训练机器学习模型以识别在行程期间提供给用户的互联网服务的优化的互联网连接配置，所述方法包括：从多个数据源接收数据；利用处理模块处理所接收数据；从经处理的数据生成多个特征；使用所接收数据的第一子集创建机器学习模型，所述机器学习模型包括使用与所述互联网服务的用户的数量相关联的第一特征子集构建的第一预测模型、使用与所述互联网服务的互联网数据使用相关联的第二特征子集构建的第二预测模型、以及使用与所述互联网服务的相对带宽饱和度相关联的第三特征子集构建的第三预测模型；通过利用所述机器学习模型的每个预测模型处理所接收数据的所述第一子集来计算与所接收数据的所述第一子集相关联的第一多个结果值，其中第一结果值由所述第一预测模型提供，第二结果值由所述第二预测模型提供，并且第三结果值由所述第三预测模型提供；以及将所述第一多个结果值与所接收数据的所述第一子集的实际值进行比较以确定所述机器学习模型的准确性。2.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，还包括：通过利用所述机器学习模型的每个预测模型处理所接收数据的第二子集来计算与所接收数据的所述第二子集相关联的第二多个结果值；将所述第二多个结果值与所接收数据的所述第二子集的实际值进行比较以确定所述机器学习模型的准确性；以及如果比较结果大于阈值，则调整所述第一预测模型、所述第二预测模型和所述第三预测模型中的一个或多个。3.根据任一前述权利要求所述的计算机实施的方法，还包括：通过利用所述机器学习模型的每个预测模型处理所接收数据的第三子集来计算与所接收数据的所述第三子集相关联的第三多个结果值；以及将所述第三多个结果值与所接收数据的所述第三子集的实际值进行比较，以确定所述机器学习模型的准确性。4.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中通过改变相应预测模型的一个或多个超参数并保留提供最准确结果值的所述超参数来对所述第一预测模型、所述第二预测模型和所述第三预测模型中的一个或多个进行调整，或者其中计算所述多个结果值中的一个或多个结果值包括使用算法来计算一组加权因子以应用于与所述多个结果值中对应的一个或多个结果值相关联的所述特征子集，或者其中每个预测模型包括以下中的一个或多个：随机森林算法、神经网络算法、脊回归算法、使用类泊松分布的广义线性模型和/或梯度提升机算法。5.根据任一前述权利要求所述的计算机实施的方法，其中计算所述第一多个结果值或所述第二多个结果值还包括使用一个或多个堆叠学习模型来处理所述第一结果值、所述第二结果值和所述第三结果值，或者其中所述阈值对应于结果值和对应的实际值之间的百分比误差为10％、5％或1％。6.根据任一前述权利要求所述的计算机实施的方法，其中所述第一子集、所述第二子
集和所述第三子集是不同的，优选地，其中所接收数据的所述第一子集包括基本上70％的经处理的数据，所接收数据的所述第二子集包括基本上20％的经处理的数据，所接收数据的所述第三子集包括基本上10％的经处理的数据。7.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中处理所接收数据包括清理所接收数据、组合所接收数据和汇总所接收数据中的一个或多个，或者其中所接收数据包括与飞机相关的数据、航班数据和历史机上互联网连接数据，优选地，其中所述与飞机相关的数据包括与飞机类型相关的信息和与用于提供机上连接的卫星技术相关的信息，其中所述航班数据包括与航班、航班时刻表和航班持续时间相关的信息，并且其中所述历史机上互联网连接数据包括与和历史航班相关联的机上互联网使用相关的信息。8.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述第一特征子集通过以下操作来定义：根据航班号和与使得用户能够访问所述互联网服务的多个互联网访问服务中的每个互联网访问服务相关联的类别对经处理的数据进行分组；利用与出发国家、到达国家、出发时区、和到达时区中的一个或多个相关联的数据对分组后的数据进行汇总；以及从所接收数据确定每个座位类别中的座位数和座位类别限制。9.一种计算机实现的方法，所述方法用于识别在行程期间提供给用户的互联网服务的优化的配置，所述方法包括：接收与所述行程相关联的数据；接收特征集，其中每个特征影响一个或多个结果值；以及通过以下操作来计算多个结果值：通过使用第一预测模型处理具有第一特征子集的与所述行程相关联的所接收数据来确定第一结果值，其中所述第一结果值与所述互联网服务的用户的数量相关联；通过使用第二预测模型处理具有第二特征子集的与所述行程相关联的所接收数据来确定第二结果值，其中所述第二结果值与所述互联网服务的互联网数据使用相关联；以及通过使用第三预测模型处理具有第三特征子集的与所述行程相关联的所接收数据来确定第三结果值，其中所...

【专利技术属性】
技术研发人员：L，
申请(专利权)人：SITA瑞士公司，
类型：发明
国别省市：