航班座位销量预测方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种航班座位销量预测方法及装置，通过确定待预测座位销量的目标航班及所要预测的座位销量所属的日期距离目标航班起飞前的目标天数，当目标天数并非为预设的低销量天数时，将获取的第一航班特征信息输入至预设的第一座位销量预测模型，得到距离目标航班起飞前目标天数的第一预测座位销量，将获取的第二航班特征信息输入至预设的第二座位销量预测模型，得到距离目标航班起飞前目标天数的第二预测座位销量，基于第一预测座位销量及第二预测座位销量确定最终预测座位销量，使得最终预测座位销量贴合距离目标航班起飞前目标天数的人们的购票需求，使得可以通过参考最终预测座位销量合理确定距离目标航班起飞前目标天数开放的座位数。目标天数开放的座位数。目标天数开放的座位数。

【技术实现步骤摘要】
航班座位销量预测方法及装置


[0001]本申请涉及互联网
，更具体地说，涉及一种航班座位销量预测方法及装置。

技术介绍

[0002]航空公司在销售航班的机票时，通常会在航班起飞前的销售周期内的每一天都进行放票，即开放相应的座位数，以供人们购买，当距离航班起飞前某一天实际开放的座位数较少时，可能导致无法满足当天人们的购票需求，当距离航班起飞前较远的天数实际开放的座位数较多时，则对临近航班起飞前有出行计划的旅客不友好，所以合理开放距离航班起飞前的每一天的座位数，使得开放的座位数更加贴合当天人们的购票需求尤为重要。现有的开放航班的座位数的方案通常是采用每天开放固定的座位数的方式，而距离航班起飞前不同天数时人们的购票需求有所不同，这种方式无法使得每天开放的座位数贴合当天人们的购票需求，使得每天开放的座位数不够合理。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请提供了一种航班座位销量预测方法及装置，用于解决现有航班座位销量预测方式，无法使得每天开放的航班的座位数贴合当天人们的购票需求，使得每天开放的座位数不够合理的问题。
[0004]为了实现上述目的，现提出的方案如下：
[0005]一种航班座位销量预测方法，包括：
[0006]确定待预测座位销量的目标航班及所要预测的座位销量所属的日期距离所述目标航班起飞前的目标天数；
[0007]当所述目标天数并非为预设的所述目标航班对应的低销量天数时，获取所述目标航班的第一航班特征信息及第二航班特征信息；
[0008]将所述第一航班特征信息输入至预设的第一座位销量预测模型，得到距离所述目标航班起飞前所述目标天数的第一预测座位销量，所述第一座位销量预测模型为采用时间序列算法的模型，以时间序列数据训练得到，所述时间序列数据包括预设的各历史航班的第一航班特征信息及距离各历史航班起飞前所述目标天数的历史座位销量；
[0009]将所述第二航班特征信息输入至预设的第二座位销量预测模型，得到距离所述目标航班起飞前所述目标天数的第二预测座位销量，所述第二座位销量预测模型为采用集成算法的模型，以各历史航班的第二航班特征信息及距离各历史航班起飞前所述目标天数的历史座位销量作为训练样本训练得到；
[0010]基于所述第一预测座位销量及所述第二预测座位销量确定距离所述目标航班起飞前所述目标天数的最终预测座位销量。
[0011]一种航班座位销量预测装置，包括：
[0012]目标航班及目标天数确定单元，用于确定待预测座位销量的目标航班及所要预测
的座位销量所属的日期距离所述目标航班起飞前的目标天数；
[0013]第一及第二航班特征信息获取单元，用于当所述目标天数并非为预设的所述目标航班对应的低销量天数时，获取所述目标航班的第一航班特征信息及第二航班特征信息；
[0014]第一预测座位销量获取单元，用于将所述第一航班特征信息输入至预设的第一座位销量预测模型，得到距离所述目标航班起飞前所述目标天数的第一预测座位销量，所述第一座位销量预测模型为采用时间序列算法的模型，以时间序列数据训练得到，所述时间序列数据包括预设的各历史航班的第一航班特征信息及距离各历史航班起飞前所述目标天数的历史座位销量；
[0015]第二预测座位销量获取单元，用于将所述第二航班特征信息输入至预设的第二座位销量预测模型，得到距离所述目标航班起飞前所述目标天数的第二预测座位销量，所述第二座位销量预测模型为采用集成算法的模型，以各历史航班的第二航班特征信息及距离各历史航班起飞前所述目标天数的历史座位销量作为训练样本训练得到；
[0016]第一最终预测座位销量获取单元，用于基于所述第一预测座位销量及所述第二预测座位销量确定距离所述目标航班起飞前所述目标天数的最终预测座位销量。
[0017]从上述的技术方案可以看出，本申请实施例提供的航班座位销量预测方法，确定待预测座位销量的目标航班及所要预测的座位销量所属的日期距离目标航班起飞前的目标天数，当目标天数并非为预设的目标航班对应的低销量天数时，获取目标航班的第一航班特征信息及第二航班特征信息，将第一航班特征信息输入至预设的第一座位销量预测模型，得到距离目标航班起飞前目标天数的第一预测座位销量，第一座位销量预测模型为采用时间序列算法的模型，以时间序列数据训练得到，时间序列数据包括预设的各历史航班的第一航班特征信息及距离各历史航班起飞前目标天数的历史座位销量，将第二航班特征信息输入至预设的第二座位销量预测模型，得到距离目标航班起飞前目标天数的第二预测座位销量，第二座位销量预测模型为采用集成算法的模型，以各历史航班的第二航班特征信息及距离各历史航班起飞前目标天数的历史座位销量作为训练样本训练得到，基于第一预测座位销量及第二预测座位销量确定距离目标航班起飞前目标天数的最终预测座位销量。由于历史航班的历史座位销量反应了距离历史航班起飞前目标天数的人们的购票需求，使得通过训练历史数据得到的第一座位销量预测模型及第二座位销量预测模型预测出的第一预测座位销量及第二预测座位销量均贴合距离目标航班起飞前目标天数的人们的购票需求，基于第一预测座位销量及第二预测座位销量得到的最终预测座位销量同样贴合距离目标航班起飞前目标天数的人们的购票需求，使得可以通过参考最终预测座位销量合理确定距离目标航班起飞前目标天数开放的座位数。
[0018]进一步地，由于第一座位销量预测模型为采用时间序列算法的模型，所以第一座位销量预测模型学习的是时间序列的规律，第二座位销量预测模型为采用集成算法的模型，学习的是训练样本中的各特征之间的整体规律，两个座位销量预测模型从不同的角度基于输入的航班特征信息预测座位销量，使得通过结合两个座位销量预测模型的预测结果，可以更加准确地预测出距离目标航班起飞前的座位销量，可以减少预测误差，使得最终预测座位销量更加合理，更加贴合距离目标航班起飞前目标天数的人们的购票需求。
附图说明
[0019]结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。
[0020]图1为本申请实施公开的一种航班座位销量预测方法流程图；
[0021]图2为本申请实施例示例的一种航班实际座位销量随天数变化的示意图；
[0022]图3为本申请实施例示例的一种可选的获取距离历史航班起飞前预设天数区间内每一天每一舱位的预测座位销量的过程示意图；
[0023]图4为本申请实施例公开的一种航班座位销量预测装置结构示意图；
[0024]图5为本申请实施例公开的一种航班座位销量预测设备的硬件结构框图。
具体实施方式
[0025]下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种航班座位销量预测方法，其特征在于，包括：确定待预测座位销量的目标航班及所要预测的座位销量所属的日期距离所述目标航班起飞前的目标天数；当所述目标天数并非为预设的所述目标航班对应的低销量天数时，获取所述目标航班的第一航班特征信息及第二航班特征信息；将所述第一航班特征信息输入至预设的第一座位销量预测模型，得到距离所述目标航班起飞前所述目标天数的第一预测座位销量，所述第一座位销量预测模型为采用时间序列算法的模型，以时间序列数据训练得到，所述时间序列数据包括预设的各历史航班的第一航班特征信息及距离各历史航班起飞前所述目标天数的历史座位销量；将所述第二航班特征信息输入至预设的第二座位销量预测模型，得到距离所述目标航班起飞前所述目标天数的第二预测座位销量，所述第二座位销量预测模型为采用集成算法的模型，以各历史航班的第二航班特征信息及距离各历史航班起飞前所述目标天数的历史座位销量作为训练样本训练得到；基于所述第一预测座位销量及所述第二预测座位销量确定距离所述目标航班起飞前所述目标天数的最终预测座位销量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：当所述目标天数为所述低销量天数时，获取所述目标航班的第三航班特征信息；将所述第三航班特征信息输入至预设的第三座位销量预测模型，得到距离所述目标航班起飞前所述目标天数的最终预测座位销量，所述第三座位销量预测模型采用的是朴素模型，以各历史航班的第三航班特征信息及距离各历史航班起飞前所述目标天数的历史座位销量作为训练样本训练得到。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，第一航班特征信息包括航班日期信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述航班日期信息包括起飞日期、起飞时间、降落日期、降落时间中的任一项或多项。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述航班日期信息还包括起飞星期、降落星期、起飞时间分值、降落时间分值、节假日信息中的任一项或多项，所述起飞时间分值为预先使用预设的打分方法对所述起飞时间进行打分得到的分值，所述降落时间分值为预先使用所述打分方法对所述降落时间进行打分得到的分值。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，第一航班特征信息还包括航班号、承运商、飞机信息、价格信息中的任一项或多项。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述飞机信息包括机型和/或运力，所述价格信息包括平均机票价格。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，若所述目标天数为0，对于每一历史航班：若第一航班特征信息包括起飞时间，则当历史航班实际起飞的时间与历史航班对应的航班计划中的起飞时间一致时，将历史航班实际起飞的时间作为历史航班的起飞时间，当历史航班实际起飞的时间与所述航班计划中的起飞时间不一致时，将所述航班计划中的起飞时间作为历史航班的起飞时间；若第一航班特征信息包括降落时间，则当历史航班实际降落的时间与所述航班计划中的降落时间一致时，将历史航班实际降落的时间作为历史航班的降落时间，当历史航班实
际降落的时间与所述航班计划中的降落时间不一致时，将所述航班计划中的降落时间作为历史航班的降落时间；若第一航班特征信息包括机型，则当历史航班实际起飞时的机型与所述航班计划中的机型一致时，将历史航班实际起飞时的机型作为历史航班的机型，当历史航班实际起飞时的机型与所述航班计划中的机型不一致时，将所述航班计划中的机型作为历史航班的机型。9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，第二航班特征信息、第三航班特征信息均包括航班号、承运商、航班日期信息、飞机信息、价格信息中的任一项或多项。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，第一航班特征信息、第二航班特征信息及第三航班特征信息均包括舱位信息；得到的各预测座位销量均为距离所述目标航班起飞前所述目标天数的与所述目标航班对应的舱位信息所匹配的舱位的预测座位销量，距离每个历史航班起飞前所述目标天数的历史座位销量为距离每个历史航班起飞前所述目标天数的与所述舱位信息所对应的历史舱位的历史座位销量。11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，第一航班特征信息、第二航班特征信息及第三航班特征信息均包括航节信息；得到的各预测座位销量均为距离所述目标航班起飞前所述目标天数的与所述航节信息所匹配的航节的预测座位销量，距离每个历史航班起飞前所述目标天数的历史座位销量为距离每个历史航班起飞前所述目标天数的...

【专利技术属性】
技术研发人员：霍洪娜，杭南，王忠韬，杨勃，
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：