[发明专利]考虑预测不确定性的机票购买决策方法和系统

说明书

本发明提供了一种考虑预测不确定性的机票购买决策方法和系统，确定购买的目标航班，获取目标航班的出发日期到当前日期为止的历史机票观测值，基于历史机票观测值生成原始数据集合；基于原始数据集合，生成特征数据集；训练对应不同预测步长的多元线性回归模型；计算不同预测步长的置信区间估计，得到当前日期至目标航班的出发日期之间每天的预测价格概率分布；利用预测价格概率分布的多重采样，得到多条模拟价格路径，对多条模拟价格路径进行倒推，得出购买策略建议。通过多元线性回归的置信区间估计，计算未来代价的期望并做出决策，一定程度上弥补当前机票购买决策领域的理论空缺。

技术领域

本发明涉及购买消费决策领域，具体地，涉及一种考虑预测不确定性的机票购买决策方法和系统。

背景技术

随着航空业的逐渐发展，航空公司大多数采用复杂的定价策略来提高其收益，从而导致飞机的票价呈现出极高的不确定性，并且由于定价所依据的诸多因素均不为公众所知，普通消费者往往难以把握价格的变动趋势。已有的方法大多从航空公司的角度出发，以提高公司收益为目的设计收益管理策略。从为购买者节省支出的角度出发设计一种购买策略，对于广大消费者以及在线票务服务公司都有重要应用价值。

根据常识，越早购买获得较低价格的可能性较高，但是根据对真实机票数据的统计，最低价格在起飞日期之前的分布趋近于均匀分布。在已有的研究中，一种方法是利用时间序列预测的方法预测价格并设置一个阈值进行决策，但是这些方法不能很好的适应机票订价的动态性以及不能完整把握整个时间内价格变动的趋势。机票购买是一种时序决策问题，最优停止理论用概率模型的方式给出最优性证明，但是该理论有强假设条件，即随机变量服从同分布，这个条件限制了其普适性。

机票价格预测，是指预测某一个给定航班机票的在未来一个或多个时间点的具体价格。准确地预测机票价格，无论对于消费者节省预算，抑或是机票经销商把握市场动向都有极大的正向促进作用。机票价格预测是一个典型的回归学习问题，作为输出值的票价是一个连续型的变量。在当前的研究和实践领域，直接针对机票价格预测的理论和方法较少。对于时间序列预测问题，较常用的方法是多元线性回归。由于其模型简单且可以适用于多元变量的特点，多元线性回归目前已被应用于许多实际问题中。由于航空公司的定价策略动态变化以及买卖双方的信息不对称性，机票价格预测的误差是不可避免的。而使用有误差的预测结果作为购买决策的基础可能会导致策略效果不好。因此，在做决策的时候应该考虑预测结果的准确性。多元线性回归的置信区间估计是对给定的自变量给出因变量均值的区间估计，通过该估计，可以衡量预测结果的不确定性。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种考虑预测不确定性的机票购买决策方法和系统。

根据本发明提供的一种考虑预测不确定性的机票购买决策方法，包括：

获取原始价格数据步骤：确定购买的目标航班，获取目标航班的出发日期到当前日期为止的历史机票观测值，基于历史机票观测值生成原始数据集合；

训练数据集步骤：基于原始数据集合，生成特征数据集；

多步预测步骤：利用特征数据集训练对应不同预测步长的多元线性回归模型；

置信区间估计步骤：计算不同预测步长的置信区间估计，得到当前日期至目标航班的出发日期之间每天的预测价格概率分布；

生成购买策略步骤：利用预测价格概率分布的多重采样，得到多条模拟价格路径，对多条模拟价格路径进行倒推，得到最小代价期望值、当前日期代价，若最小代价期望值小于当前日期代价，则购买策略建议推迟购买，否则，则建议当前日期购买。

优选地，所述特征数据集主要包括目标航班在当前日期之前的临近日期价格目标航班在当前日期之前的临近日期价格平均值目标航班在当前日期之前的临近日期价格最小值目标航班临近日期出发的航次临近日期的价格目标航班距离出发日期的天数、目标航班在当前日期之前设定时间内的提价次数中的任一项或任多项；