[发明专利]OTA机票客服话务量的预测方法及系统

权利要求书

1.一种OTA机票客服话务量的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：

S1、获取历史非大面积航变特征数据，所述历史非大面积航变特征数据包括历史非大面积航变订单数据以及历史非大面积航变话务量；

S2、根据所述历史非大面积航变特征数据训练非大面积航变预测模型；

S3、获取上一单位时间的航变状态、上一单位时间的实际话务量，以及上一单位时间的预测话务量，其中，所述航变状态包括非大面积航变和大面积航变；大面积航变指超过半数的航班变动；

S4、根据所述上一单位时间的航变状态、所述上一单位时间的预测话务量以及所述上一单位时间的实际话务量判断下一单位时间的航变状态；

若所述下一单位时间的航变状态为大面积航变，则转至步骤S5；

若所述下一单位时间的航变状态为非大面积航变，则转至步骤S6；

S5、获取历史大面积航变特征数据，所述历史大面积航变特征数据包括历史大面积航变订单数据以及历史大面积航变话务量，并转至步骤S7；

S7、根据所述历史非大面积航变特征数据以及所述历史大面积航变数据训练大面积航变预测模型；

S8、根据所述上一单位时间的实际话务量，利用所述大面积航变预测模型预测下一单位时间的预测话务量，并继续执行步骤S3；

S6、根据所述上一单位时间的实际话务量，利用所述非大面积航变预测模型预测下一单位时间的预测话务量，并继续执行步骤S3。

2.如权利要求1所述的OTA机票客服话务量的预测方法，其特征在于，步骤S2具体包括：

S21、根据所述历史非大面积航变特征数据训练多个不同的非大面积航变预测模型；

步骤S6具体包括：

S61、根据所述上一单位时间的实际话务量，分别利用所述多个不同的非大面积航变预测模型预测下一单位时间的中间预测话务量；

S62、计算利用所述多个不同的非大面积航变预测模型得到的下一单位时间的中间预测话务量的第一平均值，并令所述第一平均值为下一单位时间的预测话务量。

3.如权利要求1所述的OTA机票客服话务量的预测方法，其特征在于，步骤S4具体包括：

S41、判断所述上一单位时间的航变状态是大面积航变还是非大面积航变；

若是大面积航变，则转至步骤S42；若是非大面积航变，则转至步骤S43；

S42、判断所述上一单位时间的预测话务量与所述上一单位时间的实际话务量的比值是否大于第一阈值；

若是，则下一单位时间的航变状态为大面积航变；

若否，则下一单位时间的航变状态为非大面积航变；

S43、判断所述上一单位时间的实际话务量与所述上一单位时间的预测话务量的比值是否大于第二阈值；

若是，则下一单位时间的航变状态为大面积航变；

若否，则下一单位时间的航变状态为非大面积航变。

4.如权利要求3所述的OTA机票客服话务量的预测方法，其特征在于，当步骤S43判断为否并转至步骤S6根据所述上一单位时间的实际话务量，利用所述非大面积航变预测模型预测下一单位时间的预测话务量之后，所述预测方法还包括：

S44、计算与所述下一单位时间处于相同时间的历史大面积航变话务量和历史非大面积航变话务量的第二平均值；

S45、判断所述下一单位时间的预测话务量与所述第二平均值的比值是否大于第三阈值；

若是，则所述下一单位时间的航变状态变更为大面积航变，转至步骤S5重新预测下一单位时间的预测话务量。