[发明专利]民航旅客量预测方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种民航旅客量预测方法，其特征在于，包括：

获取待预测产品的历史旅客量特征数据和在待预测日的日期特征数据，所述日期特征数据包含上下半年、季度、月份、月旬、星期、日期、是否周末、是否节假日或节假日前后、节假日名称、节假日内部序列、是否寒暑假、是否周末上班和是否非周末休息，所述历史旅客量特征数据包括待预测产品在与当前日期相邻的多个历史日的旅客量、可用座位数和客座率，所述历史旅客量特征数据还包括待预测产品在与当前日期前一天相邻的多个历史年度中相同日期最近的相同星期属性的历史日的旅客量、可用座位数和客座率，所述历史旅客量特征数据还包括待预测产品在所述待预测日的可用座位数和座位预定量；

计算所述待预测日与当前日期的前一天之间的间隔天数，并从预先训练得到的旅客量预测模型集合中，获取与所述待预测产品以及所述间隔天数对应的旅客量预测模型；

对所述日期特征数据进行向量化处理，并对所述历史旅客量特征数据进行归一化处理；

将经过向量化处理的所述日期特征数据和经过归一化处理后的所述历史旅客量特征数据，输入到所述旅客量预测模型中，得到所述旅客量预测模型输出的旅客量预测值。

2.根据权利要求1所述的民航旅客量预测方法，其特征在于，采用One-Hot编码方式对所述日期特征数据进行向量化处理。

3.根据权利要求1所述的民航旅客量预测方法，其特征在于，所述旅客量预测模型，具体为：

岭回归模型。

4.根据权利要求1所述的民航旅客量预测方法，其特征在于，还包括：

获取待预测产品在多个历史日的旅客量真实值和旅客量预测值，并计算得到每个历史日的预测误差；

计算得到预测误差平均值和标准差；

依据预测结果离散度公式计算得到预测结果离散度，预测结果离散度公式为：

Div^(k)＝(max(abs(Error_i-E_avg^(k)))-min(abs(Error_i-E_avg^(k))))/E_avg^(k)

其中，Div^(k)表示与待预测产品和k天的间隔天数对应的旅客量预测模型的预测结果离散度，Error_i表示第i个历史日的预测误差，i取值1、2、……、N，N表示多个历史日的总天数，E_avg^(k)表示预测误差平均值；

将所述标准差除以所述预测误差平均值，得到变异系数；

依据趋势相似度公式计算得到趋势相似度，趋势相似度公式为：

其中，PaxR表示待预测产品在多个历史日的旅客量真实值序列，PaxR_j表示与待预测产品相关的产品集中的第j个产品在多个历史日的旅客量真实值序列，j取值1、2、……、M，M表示与待预测产品相关的产品集中的产品总数，PaxR_i表示待预测产品在第i个历史日的旅客量真实值，PaxR_j,i表示与待预测产品相关的产品集中的第j个产品在第i个历史日的旅客量真实值；

在所述预测误差平均值、所述趋势相似度、所述变异系数和所述预测结果离散度符合预设的条件时，依据修正系数公式计算得到修正系数，修正系数公式为：

其中，w表示修正系数，PaxP_i表示待预测产品在第i个历史日的旅客量预测值；

将所述旅客量预测模型输出的旅客量预测值与所述修正系数相乘，得到修正后的旅客量预测值。

5.根据权利要求4所述的民航旅客量预测方法，其特征在于，在所述预测误差平均值、所述趋势相似度、所述变异系数和所述预测结果离散度符合预设的条件的连续天数大于预设天数阈值时，确定需要对所述旅客量预测模型进行重新训练。