[发明专利]一种基于酒店市场数据的酒店市场热度预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于酒店市场数据的酒店市场热度预测方法，其步骤为：

1)设当前天为第o天、目标区域的待预测天为第t天；数据获取模块收集第o天及第o天以前对于该目标区域第t天的总预定量为R(o,t)，并将其发送给模式搜索模块；

2)所述模式搜索模块在对该目标区域第t天的历史预订数据中搜索距离该目标区域第t天最小的历史模式；

3)所述模式匹配模块根据步骤2)确定的历史模式对应的匹配参数，计算出该目标区域第t天的酒店市场热度。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模式搜索模块根据公式计算历史预订数据中每一天t₀与该目标区域第t天的历史模式D(t₀，t)，得到一个使D(t₀，t)最小的t_0min及对应的α、β；将D(t_0min，t)作为距离该目标区域第t天最小的历史模式；其中，α为权重系数、β为设定的增量因子，R(i，t₀)为第i天及第i天以前对于该目标区域第t₀天的总预定量，R(i，t)为第i天及第i天以前对于该目标区域第t天的总预定量。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述匹配参数为t_0min及对应的α、β；该第t天的预测市场热度为αR(t_0min,t_0min)+β。

4.一种基于酒店市场数据的酒店市场热度预测系统，其特征在于，包括一数据获取模块、一模式搜索模块和一模式匹配模块；设当前天为第o天、目标区域的待预测天为第t天；其中，

所述数据获取模块，用于收集第o天及第o天以前对于该目标区域第t天的总预定量为R(o,t)，并将其发送给模式搜索模块；

所述模式搜索模块，用于在对该目标区域第t天的历史预订数据中搜索距离该目标区域第t天最小的历史模式；

所述模式匹配模块，用于根据所述模式搜索模块确定的最小历史模式对应的匹配参数，计算出该目标区域第t天的酒店市场热度。

5.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述模式搜索模块根据公式计算历史预订数据中每一天t₀与该目标区域第t天的历史模式D(t₀，t)，得到一个使D(t₀，t)最小的t_0min及对应的α、β；将D(t_0min，t)作为距离该目标区域第t天最小的历史模式；其中，α为权重系数、β为设定的增量因子，R(i，t₀)为第i天及第i天以前对于该目标区域第t₀天的总预定量，R(i，t)为第i天及第i天以前对于该目标区域第t天的总预定量。

6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述匹配参数为t_0min及对应的α、β；该第t天的预测市场热度为αR(t_0min,t_0min)+β。