【技术实现步骤摘要】
票务数据调控方法和系统及计算机可读存储介质
[0001]本专利技术涉及一种数据调控方法、系统及计算机可读存储介质，具体的说，是涉及一种票务数据的计算机处理和调控方法、系统以及相应的计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]在节假日中，人们的娱乐方式中有很大一部分占比为旅游。因此各个旅游景点在当前网络信息技术的高速发展中也会在各项管理方面以电子手段和人工智能技术提升管理水平和服务能力。当前比较常见的售票管理装置是景区普遍采用的信息化一体化管理解决办法，以门票为载体，以线上、线下、个人、团体等方式为渠道，获取信息并管理整个景区的事务。在一般情况下，对于票务数据的管理，核心方式还是景区管理层通过过去数据的统计分析和对于未来景区发展的预判为基础，以天为时间单位预估出景点对于游客的承载能力，基于这个承载能力来发放景点的总票数到票务管理系统，再由这个管理系统分发票务信息给各个渠道。门票的售卖渠道在当前的环境下已经数不胜数，而主要的方式仍旧可以归纳为传统线下的售票口、网络上各种电子售票点、以旅行社一类的团体预定。这些渠道的购票结果都会统...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种票务数据调控方法，其特征在于，包括如下步骤：渠道设备定时传送票务数据；步骤s102，售票管理装置依据未来各个渠道票务预计情况和分析结果发放门票；步骤s103，从三大类渠道(个人、电子、团体)中接收票务的售卖和实际检票情况，并做每日的结果留存；步骤s104，将某一类渠道下某一指标(例如售票口出票数)的每日数值统计列举为时序数据{Xn}，将该数据传递至周期性检测装置；步骤s105，周期性检测装置基于这一指标的时序数据{Xn}，检测出该数据的频域序列{Dn}，在频域序列中过滤出振幅前十的周期D0,
…
,D9；步骤s106，针对原时序序列{Xn}分别进行振幅前十的周期D0,
…
,D9值的差分，并计算差分后序列和原序列的自相关系数RD0,
…
,RD9；步骤s107，过滤并剩余所有自相关系数大于0.4的周期，最后获得当前时序序列可选择的周期选项集合{Dm}(0<＝m<＝10,{D0}为空)；步骤s108，根据不同的周期项Dm，在平稳性检测装置中首先基于周期Dm跨度的时序序列{X(n/Dm)}，由单位根检验法检测出是否为平稳，初始化平稳标记为D＝0；检测为不平稳跳转步骤s109，否则跳转步骤s110；步骤s109，检验结果为不平稳时，则对改序列{X(n/Dm)}进行一次差分，标记D进行加一，跳转步骤s108；步骤s110，检验结果为平稳时，则标记该序列{X(n/Dm)}的差分结果为D；步骤s111，完成对周期性序列部分的差分标记D后，取在Dm跨度内的时序序列{X(Dm)}，由单位根检验法检测出是否为平稳，初始化平稳标记为d＝0；检测为不平稳跳转步骤s112，否则跳转步骤s113；步骤s112，检验结果为不平稳时，则对改序列{X(Dm)}进行一次差分，标记d进行加一；跳转步骤s111；步骤s113，检验结果为平稳时，则标记该序列{X(Dm)}的差分结果为d，同时将标记D和d作为当前周期下的Dm的参数，判别所有周期的参数是否确定完毕，所有周期的参数确定完毕跳转步骤s114，否则执行下一个周期项，跳转步骤s108；步骤s114，每个周期项在建模装置中可构建一套SARIMA参数(p,d,q)(P,D,Q)S，即S＝Dm,D＝D,d＝d，再有无周期的情况下的SARIMA参数(p,d,q)即可获得待执行参数序列{Pk}，k为Dm个数；步骤s115，预设p,q,P,Q范围前提下，通过网格搜索计算参数序列{Pk}的每个最小AICc，比较并获得最优参数集P；步骤s116，依据最优参数下SARIMA模型预测未来该指标序列{Xt}；步骤s117，获取各个指标下模型预测结果和历史情况，依据三大类渠道进行分别和整体的预测；步骤s118，计算渠道预测结果与整体预测结果的比例；步骤s119，以整体预测为基准，分开三类渠道的占比，并在调整后将每日结果传至渠道设备；渠道设备分别接收各自相应的每日结果并更新各自的渠道值以使得各渠道设备之间
的流量负载协调或均衡。2.一种票务数据调控系统，其特征在于：包括渠道、调控装置，周期性检测装置、平稳性检测装置、建模装置；调控装置采用SARIMA模型作为指标预测模型；周期性检验装置，用于确定模型中的周期项；平...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘宇，姜帅，翁云潞，王鸿一，
申请(专利权)人：江苏明月软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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