[发明专利]航线需求异常的检测方法及系统

权利要求书

1.一种航线需求异常的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：

S10、获取一航线在一预设时间内的多个航班的历史查询数据；

S20、从所述历史查询数据中获取查询量特征值，所述查询量特征值为每个航班起飞前每天的历史累计查询量；

S30、将所述多个航班的起飞时刻和所述查询量特征值作为训练参数输入时间序列模型，得到航班查询量预测模型；

S40、选取所述航线的距离当前时刻N天后起飞的一目标航班；

S50、将所述当前时刻和所述目标航班的起飞时刻输入至所述航班查询量预测模型，输出所述目标航班距离起飞时刻N-1天前的累计查询量预测值；

S60、获取所述目标航班距离起飞时刻N-1天前的实时累计查询量；

S70、根据所述累计查询量预测值和所述实时累计查询量判断所述目标航班的需求是否异常；

步骤S30具体包括：

S301、选取任一航班；

S302、选取距离所述任一航班的起飞时刻M天前的每天的历史累计查询量作为第一查询量序列，M为正整数；

S303、选取起飞时刻早于所述任一航班的航班的距离起飞时刻M天前的历史累计查询量作为第二查询序列；

S304、将所述第一查询序列和所述第二查询序列合并为一个查询序列组；

S305、提取所述任一航班的下一航班的起飞时刻M天前的历史累计查询量作为检验值；

S306、将所述任一航班的飞行时刻、所述查询序列组和所述检验值作为一组所述训练参数；

S307、遍历M值和所有航班，将遍历获取的所有训练参数输入时间序列模型得到所述航班查询量预测模型。

2.如权利要求1所述的航线需求异常的检测方法，其特征在于，步骤S50还包括：

S501、输出与所述累计查询量预测值对应的置信区间；

步骤S70具体包括：

检测所述实时累计查询量是否在所述置信区间内，若否，则所述目标航班的需求为异常。

3.如权利要求1所述的航线需求异常的检测方法，其特征在于，步骤S10之后，所述检测方法还包括：

步骤S11、根据所述历史查询数据提取影响因子，所述影响因子包括工作日、周末、寒假、暑假、节假日、季节、极端天气日和重大突发事件日中的至少一个；

步骤S30具体包括：

将所述多个航班的起飞时刻、所述查询量特征值、所述影响因子作为训练参数输入时间序列模型得到所述航班查询量预测模型。

4.如权利要求3所述的航线需求异常的检测方法，其特征在于，步骤S11具体包括：

基于prophet模型从所述历史查询数据中提取所述影响因子。