[发明专利]访问流量控制方法、系统、电子设备和存储介质

说明书

本申请提供一种访问流量控制方法、系统、电子设备和存储介质，用于基于销量预测控制访问流量，最终实现销量控制。其中方法包括：获得访问流量全部开放时一航司全部航线历史每天的销量，形成全流量下该航司全航线的历史销量序列；对该历史销量序列进行时序分解获得时间特征，并获得与该历史销量序列关联的其他特征，形成特征变量集；从特征变量集中基于网络搜索和交叉验证选取特征参数，以该历史销量序列为目标参数进行模型训练，获得xgboost预测模型；根据xgboost预测模型获得未来每天全流量下该航司全航线的预测销量，根据未来每天全流量下该航司全航线的预测销量与未来每天该航司全航线的待销量，获得未来每天访问流量的开放比例。

技术领域

本申请涉及网络订票技术领域，具体地说，涉及一种基于销量预测的访问流量控制方法、系统、电子设备和存储介质。

背景技术

销量预测是许多企业都会遇到的问题，通过销量预测以达到收益的最大化，提高企业效益。通常对于销量的预测会采用传统的时间序列方法，如ARIMA，指数平滑法(Exponential Smoothing)，TBATS等方法。

时间序列方法对于日销量的预测会有一定的局限性，以ARIMA模型为例，ARIMA模型是一个线性模型，是历史观测值和误差序列的线性组合，有很强的短期记忆性。其次，时间序列方法对于查询量、订单量、节假日等重要外生变量的系数较小，敏感度低。另外，为了对销量进行管控，业务会采取人工控量的方式，干预控制可售航线，这样会破坏了销量序列的自然增减规律，使采用传统的时间序列方法预测的销量不够准确。

需要说明的是，在上述背景技术部分申请的信息仅用于加强对本申请的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种基于销量预测的访问流量控制方法、系统、电子设备和存储介质，基于销量预测控制访问流量，最终实现销量控制。

根据本申请的一个方面，提供一种访问流量控制方法，包括：获得访问流量全部开放时一航司全部航线历史每天的销量，形成全流量下该航司全航线的历史销量序列；对所述历史销量序列进行时序分解获得时间特征，并获得与所述历史销量序列关联的其他特征，形成特征变量集；从所述特征变量集中基于网络搜索和交叉验证选取特征参数，以所述历史销量序列为目标参数进行模型训练，获得xgboost预测模型；根据所述xgboost预测模型获得未来每天全流量下该航司全航线的预测销量，根据所述未来每天全流量下该航司全航线的预测销量与未来每天该航司全航线的待销量，获得未来每天访问流量的开放比例。

优选地，上述的访问流量控制方法中，所述获得访问流量全部开放时一航司全部航线历史每天的销量的步骤包括：获得历史一天该航司在售航线的真实销量作为第一销量，及该天该航司在售航线在所有航司中的真实销量作为第二销量，以所述第一销量与所述第二销量的比值作为该航司销量占所有航司销量的占比因子；获得该航司全部航线在所有航司中该天的真实销量作为第三销量，将所述占比因子与所述第三销量相乘获得该航司该天的全航线销量；将该航司该天的全航线销量与该天的访问流量开放比例相除，获得全流量下该航司全航线该天的销量。

优选地，上述的访问流量控制方法中，所述获得全流量下该航司全航线该天的销量的公式是：

其中全部航线包括在售航线和非在售航线。

优选地，上述的访问流量控制方法中，所述获得未来每天访问流量的开放比例的方法是：

其中R是未来每天访问流量占全流量的开放比例。

优选地，上述的访问流量控制方法中，对所述历史销量序列进行时序分解获得时间特征的步骤包括：采用decompose函数对所述历史销量序列进行时序分解获得周期项和趋势项，作为所述历史销量序列的时间特征。