【技术实现步骤摘要】
本文件涉及数据处理，尤其涉及一种航空客票销售控制方法及系统。
技术介绍
1、现有的航空客票销售控制方法基于概率统计模型，假设某一价格的机票销售座位数服从正态分布或者泊松分布，不同的价格具有同一种概率分布，但是分布系数不同。根据这一假设，通过计算每个价格下每座位的边际收益，得到各个价格下的座位保护水平，以此为依据设置各个价格的客票销售限额，从而使得销售过程中的收益最大化。这种保护水平计算方法称为emsr，其中概率分布通常假定为正态分布，分布系数从历史统计数据中获得。
2、传统的销售控制方法假设特定价格下的客票销售数量服从一个特定的概率分布，这是对销售环境过分理想化的结果。从历史统计数据中获得的分布系数用于当下销售，其中隐含了一个前提假设，即历史和当下各种环境因素没有变化，其中的差别只是一些可以忽略的微小扰动，不足以影响基本分布，这不符合实际市场情况。且传统的统计只能做到分航季，分节假日，分淡旺季统计，不能区分更多情况，对于短期市场信号响应也不明显。
技术实现思路
1、本说明书一个或多个实施例提供了一种航空客票销售控制方法，s1.采集历史销售数据，所述历史销售数据包括航空客票销售价格及对应的销售数量；
2、s2.构建gbdt模型，基于所述历史销售数据对构建的gbdt模型进行训练，得到航空客票销售模型，包括最大销售数量价格预测模型和各级价格下最大概率销售数量预测模型；
3、s3.采用训练好的最大销售数量价格预测模型预测当前最大销售数量对应的销售价格，从
4、s4.根据所述匹配运价，输入各价格下最大概率销售数量预测模型，预测当前运价表公布的运价和私有运价各级价格下的最大概率销售数量；
5、s5.基于所述匹配运价和高于匹配运价的各级价格对应的最大概率销售数量，构造多级边际收益曲线，根据所述多级边际收益曲线，基于emsr-b算法生成各级运价对应的舱位设置数量。
6、进一步地，所述方法进一步包括：
7、补足没有预测结果的缺失运价，具体方法为：
8、根据各级运价的期望值在边际收益曲线上的对应点，拟合一条最近似的幂律分布曲线，得到缺失运价处的预测值；
9、以所述幂律分布曲线在缺失运价处的预测值，作为此级运价的期望值，以平均标准差作为标准差，得到此级运价的概率分布，估算出此级运价的边际收益曲线。
10、进一步地，所述以所述幂律分布曲线在缺失运价处的预测值，作为此级运价的期望值，以平均标准差作为标准差，得到此级运价的概率分布，估算出此级运价的边际收益曲线具体方法为：
11、将预测值当作期望值(mean)，将所有特征在多级决策树每一级的gi n i指数之间的标准差作为分布标准差，重建出销售座位数的正态分布，根据所述正态分布计算出边际收益曲线。
12、进一步地，步骤s5具体方法为：
13、基于多级边际收益曲线确定各级运价的边际收益；
14、基于各级运价的边际收益通过emsr-b算法计算各级价格对应的舱位设置数，具体如下所示：
15、emsr1,n(πn)＝r1,n*p1,n(πn)＝rn+1；
16、通过上述公式逐级推出每个价格的舱位销售保护数。
17、本说明书一个或多个实施例提供了一种航空客票销售控制系统，包括：
18、数据采集模块：用于采集历史销售数据，所述历史销售数据包括航空客票销售价格及对应的销售数量；
19、模型训练模块：用于构建gbdt模型，基于所述历史销售数据对构建的gbdt模型进行训练，得到航空客票销售模型，包括最大销售数量价格预测模型和各价格下最大概率销售数量预测模型；
20、第一预测模块：用于采用训练好的最大销售数量价格预测模型预测当前最大销售数量对应的销售价格，从运价表中找到与最大销售数量对应的销售价格最接近的匹配运价；
21、第二预测模块：用于根据所述匹配运价，输入各价格下最大概率销售数量预测模型，预测当前公布的运价和私有运价各个价格下的最大概率销售数量；
22、销售控制模块：用于基于所述匹配运价和高于匹配运价的各个价格对应的最大概率销售数量，构造多级边际收益曲线，根据所述多级边际收益曲线，基于emsr-b算法生成各级运价对应的舱位设置数量。
23、进一步地，所述系统还包括缺失运价预测补足模块，用于补足没有预测结果的缺失运价，具体的：
24、根据各级运价的期望值在边际收益曲线上的对应点，拟合一条最近似的幂律分布曲线，得到缺失运价处的预测值；
25、以所述幂律分布曲线在缺失运价处的预测值，作为此级运价的期望值，以平均标准差作为标准差，得到此级运价的概率分布，估算出此级运价的边际收益曲线。
26、进一步地，所述缺失运价预测补足模块具体用于：
27、将预测值当作期望值(mean)，将所有特征在多级决策树每一级的gi ni指数之间的标准差作为分布标准差，重建出销售座位数的正态分布，根据所述正态分布计算出边际收益曲线。
28、进一步地，所述销售控制模块具体用于：
29、基于多级边际收益曲线确定各级运价的边际收益；
30、基于各级运价的边际收益通过emsr-b算法计算各级价格对应的舱位设置数，具体如下所示：
31、emsr1,n(πn)＝r1,n*p1,n(πn)＝rn+1；
32、通过上述公式逐级推出每个价格的舱位销售保护数。
33、本说明书一个或多个实施例提供了一种电子设备，包括：
34、处理器；以及，
35、被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述计算机可执行指令在被执行时使所述处理器实现上述航空客票销售控制方法的步骤。
36、本说明书一个或多个实施例提供了一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时上述航空客票销售控制方法的步骤。
37、采用本专利技术实施例，将机器学习算法与传统的概率统计方法结合，补足了传统方法中假设过于简单，统计粒度过于粗糙的缺点，同时针对当前机器学习方法中，端到端直接输出结果，缺少中间调控手段，并且只能覆盖较少的运价等级问题进行了改善，从而实现更加准确的结果输出，更完整的销售进度控制，以及更好的可解释性。
38、上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种航空客票销售控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述以所述幂律分布曲线在缺失运价处的预测值，作为此级运价的期望值，以平均标准差作为标准差，得到此级运价的概率分布，估算出此级运价的边际收益曲线具体方法为：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S5具体方法为：
5.一种航空客票销售控制系统，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述系统还包括缺失运价预测补足模块，用于补足没有预测结果的缺失运价，具体的：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述缺失运价预测补足模块具体用于：
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述销售控制模块具体用于：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种存储介质，其特征在于，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时实现如权利要求1至4任一所述的航空客票销售控制方法的步骤。
【技术特征摘要】
1.一种航空客票销售控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述以所述幂律分布曲线在缺失运价处的预测值，作为此级运价的期望值，以平均标准差作为标准差，得到此级运价的概率分布，估算出此级运价的边际收益曲线具体方法为：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤s5具体方法为：
5.一种航空客票销售控制系统，其特征在于，包括：
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵丹，
申请(专利权)人：北京人人云图信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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