旅客出行目的的预测方法及装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种旅客出行目的的预测方法及装置、存储介质及电子设备，该方法包括：采集信息系统中的旅客数据，对旅客数据进行处理，并对得到的每个样本数据进行特征提取处理，得到各个特征数据；构建各个预测模型，并使用各个特征数据对每个预测模型进行训练，在每个预测模型训练结束后，将预测准确率最大的预测模型作为目标预测模型，并使用目标预测模型对待预测旅客进行预测处理，得到待预测旅客的出行目的预测结果。通过对旅客数据进行分类、提取特征等处理，得到特征数据，使用特征数据构建可以预测旅客的出行目的的目标预测模型，由此为航空公司提供旅客出行目的的预测数据，为民航公司调整航班服务提供重要的数据依据，填补行业的空白。行业的空白。行业的空白。

【技术实现步骤摘要】
旅客出行目的的预测方法及装置、存储介质及电子设备


[0001]本专利技术涉及计算机
，特别涉及一种旅客出行目次的预测方法及装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的不断发展，旅客出行的数据得以保存，大量的旅客出行数据保存在航空公司的信息系统中。信息系统中海量的客票数据成为航空公司分析市场发展、为旅客提供服务等工作的重要参照数据。
[0003]旅客的出行目的是不同的，例如以办公为目的的出行和以旅客为目的出行，不同的出行目的对航班的需求是不同的，而目前航空业中对于旅客的出行目的的分析至今为止还是空白的，为了给旅客提供更加优质的服务，预测旅客的出行目的成为亟需解决的问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供一种旅客出行目的的预测方法及装置、存储介质及电子设备，本专利技术可以预测旅客的出行目的，填补了行业空白，并为航空公司提供旅客出行目的的预测数据，为航空公司调整航班服务提供重要的数据依据。
[0005]为实现上述目的，本专利技术实施例提供如下技术方案：
[0006]本专利技术第一方面公开一种旅客出行目的的预测方法，包括：
[0007]采集预设的信息系统中的旅客数据；
[0008]对所述旅客数据进行处理，得到样本数据集合，所述样本数据集合中包含差旅类的样本数据和非差旅类的样本数据；
[0009]对每个所述样本数据进行特征提取处理，得到每个所述样本数据的各个特征数据；
[0010]基于各个预测算法，构建与每个所述预测算法对应的预测模型，并使用各个所述特征数据对每个所述预测模型进行训练，在每个所述预测模型训练结束后，获取每个所述预测模型的预测准确率；
[0011]将预测准确率最大的预测模型作为目标预测模型，并使用所述目标预测模型对待预测旅客进行预测处理，得到所述待预测旅客的出行目的预测结果。
[0012]与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：
[0013]本专利技术提供一种旅客出行目的的预测方法及装置、存储介质及电子设备，该方法包括：采集信息系统中的旅客数据，对旅客数据进行处理，得到样本数据集合；对每个样本数据进行特征提取处理，得到每个样本数据的各个特征数据；基于各个预测算法，构建与每个预测算法对应的预测模型，并使用各个特征数据对每个预测模型进行训练，在每个预测模型训练结束后，获取每个预测模型的预测准确率；将预测准确率最大的预测模型作为目标预测模型，并使用目标预测模型对待预测旅客进行预测处理，得到待预测旅客的出行目的预测结果。本专利技术通过对信息系统中的数据进行分类处理后，得到样本数据集合，并使用
样本数据集合中的样本数据提取各个特征数据，使用各个特征数据构建预测模型，并对预测模型进行训练，在训练完成后，将预测准确率最大的预测模型作为目标预测模型，从而使用目标预测模型预测待出行旅客的出行目的。使用本专利技术，可以预测待出行旅客的出行目的，将相关的预测数据反馈给民航公司或是企业公司，以便民航公司可以及时得知旅客的出行目的，进而为旅客提供更加优质和贴切的服务，除此之外，还可以及时了解民航客运未来的发展趋势，为民航公司调整航班服务提供重要的数据依据，以及填补行业的空白。
附图说明
[0014]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0015]图1为本专利技术实施例提供的一种旅客出行目的的预测方法的方法流程图；
[0016]图2为本专利技术实施例提供的一种对旅客数据进行处理，获得样本数据集合的方法流程图；
[0017]图3为本专利技术实施例提供的对机票数据进行分类的应用示例图；
[0018]图4为本专利技术实施例提供的一种提取特征数据的方法流程图；
[0019]图5为本专利技术实施例提供的数据表的关联示例图；
[0020]图6为本专利技术实施例提供的一种旅客出行目的的预测装置的结构示意图；
[0021]图7为本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0022]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0023]在本申请中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0024]随着人们的生活水平提高和民航业不断发展，旅客朋友更倾向于选择乘坐飞机作为自己旅行、出差的交通工具。比起火车等其他交通工具，飞机有着快捷方便，服务周到的优势。2020年民航业完成运输总周转量、旅客运输量、货邮运输量分别为798.5亿吨公里、4.2亿人次、676.6万吨，中国民航旅客运输量连续15年稳居世界第二。
[0025]同时民航的信息化系统也随着民航业务的飞速发展不断进行完善，民航的信息化系统包括ics系统，crs系统和离港系统累积了乘客的的出行记录。如果无法充分利用大数据技术对这些海量数据进行数据挖掘分析，那确实是一个巨大的浪费。
[0026]目前世界一些大企业都有自己的差旅平台，在线申报和审批，加快工作流程，提高
了工作效率。如果能成功预测某张机票是否是差旅出行，则可以推算出中国全市场的差旅量，哪些城市为热门出差地等问题都可以知晓，也为差旅公司提供了数据支持。航空公司通过差旅数据可以了解到差旅市场变化，进而调整营销策略，提高旅客的消费积极性。结合时间序列知识，让民航公司了解客运变化的特点，利用机器学习算法对数据进行拟合，建立描述民航客运发展趋势的预测模型，并在将来做出合理的预测。
[0027]目前航空业还没有关于预测旅客出行目的的技术，为了填补行业空白以及为了给航空公司提供旅客出行目的的数据依据，本专利技术提供一种旅客出行目的的预测方法及装置、存储介质及电子设备。本专利技术可用于众多通用或专用的计算装置环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器装置、包括以上任何装置或设备的分布式计算环境等等。
[0028]本专利技术实施例提供一种旅客出行目的的预测方法，该方法的执行主体可以为航空系统的处理器或服务器，参照图1，为本专利技术实施例提供的一种旅客出行目的的预测方法的方法流程图，具体说明如下所述：
[0029]S101、采集预设的信息系统中的旅客数据。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种旅客出行目的的预测方法，其特征在于，包括：采集预设的信息系统中的旅客数据；对所述旅客数据进行处理，得到样本数据集合，所述样本数据集合中包含差旅类的样本数据和非差旅类的样本数据；对每个所述样本数据进行特征提取处理，得到每个所述样本数据的各个特征数据；基于各个预测算法，构建与每个所述预测算法对应的预测模型，并使用各个所述特征数据对每个所述预测模型进行训练，在每个所述预测模型训练结束后，获取每个所述预测模型的预测准确率；将预测准确率最大的预测模型作为目标预测模型，并使用所述目标预测模型对待预测旅客进行预测处理，得到所述待预测旅客的出行目的预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述旅客数据进行处理，得到样本数据集合，包括：基于预设的差旅系统中的差旅数据，确定各个旅客和每个旅客的身份信息；基于每个所述旅客的身份信息，从所述旅客数据中获取每个所述旅客在预设的时间周期内的各个机票数据；对于每个所述旅客的每个机票数据，获取所述机票数据中的机票票号，并判断所述机票票号在所述差旅系统中是否存在，若不存在，则将所述机票票号所属的机票数据确定为非差旅类的样本数据，若存在，则将所述机票票号所属的机票数据确定为差旅类的样本数据；将每个所述旅客的各个机票数据组成样本数据集合。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每个所述样本数据进行特征提取处理，得到每个所述样本数据的各个特征数据，包括：对于每个所述样本数据，获取所述样本数据中的票号，确定与所述票号关联的各个数据表；基于各个所述数据表，获取所需的各个数据字段的数据参数；对各个所述数据字段的数据参数进行处理，得到各个特征数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用各个所述特征数据对每个所述预测模型进行训练，包括：对于每个所述预测模型，将各个所述特征数据输入所述预测模型中，并基于所述预测模型的中的数据处理规则，不断的对各个所述特征数据进行处理，直至所述预测模型的训练结果满足预设的结束条件时，完成对所述预测模型的训练。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用所述目标预测模型对待预测旅客进行预测处理，得到所述待预测旅客的出行目的预测结果，包括：获取所述待预测旅客的客票数据；对所述客票数据进行特征提取处理，得到所述待预测旅客的各个待预测特征数据；将各个所述待预测特征数据输入所述目标预测模型中，触发...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟雷，张劼，李珂，李永江，马征，
申请(专利权)人：中国民航信息网络股份有限公司，
类型：发明
国别省市：