[发明专利]基于决策树的姿轨控数据分析方法

权利要求书

1.一种基于决策树的姿轨控数据分析方法，其特征在于，包括：

步骤1：预处理数据，具体为，对遥测数据进行去重复、排序、关键遥测选取以及野值剔除；

步骤2：姿轨控层次化建模，具体为，对姿轨控分系统按照卫星、分系统、单机、遥测的层次进行遥测层次化建模，建立姿轨控系统的信息和控制流程图，明确各遥测参数间的关联关系；

步骤3：决策树信息流处理，具体为，遥测数据经过决策树信息流处理后作为决策树模型分析的输入变量，其中，决策树信息流处理包括数据填充、决策树目标变量生成、数据过滤、类型定义；

步骤4：决策树建模，具体为，创建决策树型，在模型中定义模型名称，在决策树型中设置推进算法试验次数、修剪属性以及每个子分支的最小记录数。

2.根据权利要求1所述的基于决策树的姿轨控数据分析方法，其特征在于，通过去重复、排序、数据提取、剔除野值的数据预处理流程，得到按时间先后顺序存储的遥测原码序列，并通过数据提取和野值剔除，形成以Excel格式存储的遥测物理量数据，作为后续决策树分析的数据源。

3.根据权利要求1所述的基于决策树的姿轨控数据分析方法，其特征在于，通过对目前卫星姿轨控分系统的控制特点，完成姿轨控分系统的层次化建模，建立姿轨控系统的信息和控制流程图，明确各个遥测参数间的关联关系，通过层次化模型定位到与姿轨控故障相关的遥测参数。

4.根据权利要求1所述的基于决策树的姿轨控数据分析方法，其特征在于，将决策树模型应用于卫星姿轨控遥测数据分析，通过决策树模型对卫星姿轨控遥测数据进行统计分析，得到遥测值在各种取值下卫星故障发生的概率，并给出事件识别规则。