[发明专利]一种基于改进的增量模型的机票订座数预测方法

权利要求书

1.一种基于改进的增量模型的机票订座数预测方法，其特征在于，包括步骤如下：

(1)获取、预处理航班历史订座数据；

(2)采集环期数据、同期数据；

环期是指与要预测的航班日期属于一周之内同一天的日期，环期数据是指环期对应的航线的订票数；

同期是指与要预测的航班日期属于一年之内的同一天的日期，同期数据是指同期对应的航线的订票数；

(3)预测机票订座数；

所述步骤(3)，预测机票订座数，设定需要预测的航班日期DEP-DATE和当前日期，航班当前订座数记为航班总舱位数记为CAP^DEP-DATE＝p，当前日期与航班起飞日期之间的日期差记为ex-dif，即航班离港前的天数；包括步骤如下：

①对集合R的数据，提取环期航班在日期差为exdif时的订座数据以及该航班的最终订座数和总舱位数CAP^DEP-DATE＝d；根据环期数据所预测出的最终订座数P_R由式(I)求得：

式(I)中，|R|代表集合R中的数据个数，p代表要预测的航班日期；

②对于同期数据，提取同期航班在日期差为ex-dif时的订座数据以及该航班的最终订座数和总舱位数CAP^DEP-DATE＝C，根据同期数据所预测出的最终订座数P_C由式(II)求得：

③对于给定日期的航班，最终预测的订座数BKD_P由多元线性回归模型求得，如式(III)所示：

α、β、γ、δ、ε、θ是多元线性回归模型的参数，取值范围：0≤α≤1，0≤β≤1，0≤γ≤1，0≤δ≤1，0≤ε≤1，0≤θ≤1；

是指根据n年前的同期数据得出的预测数据。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进的增量模型的机票订座数预测方法，其特征在于，所述步骤(1)，获取、预处理航班历史订座数据，包括步骤如下：

A、获取需要预测的航线的所有航班历史订座数据，航班历史订座数据是指该航班起飞前i天到该航班起飞当天的i+1条订座数据，订座数据是指订票数；

B、预处理需要预测的航线的所有航班历史订座数据，将该航班起飞前i天到该航班起飞当天中每一天的订座数据累积求和，得到每一天该航线的订座数据，并将每一天该航线的订座数据按照时间先后顺序进行排列，即得到该航线的订座成长数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于改进的增量模型的机票订座数预测方法，其特征在于，所述步骤(2)，采集环期、同期数据，包括步骤如下：

采集环期数据，包括：以当前航班起飞日期为基础，对该日期循环减7天，将得到的日期保存到集合R中，直到将历史数据中的全部环期数据取出；

采集同期数据，包括：人工将同期数据取出，记为C_-1、C_-2、C_-3……C_-n，C_-1是指去年的同期日期数据；C_-2是指前年的同期日期数据；C_-3是指大前年的同期日期……，直到将历史数据中的全部同期数据取出。

4.根据权利要求1所述的一种基于改进的增量模型的机票订座数预测方法，其特征在于，α＝0.280，β＝0.174，γ＝0.127，δ＝0.213，ε＝0.071，θ＝0.170。