[发明专利]一种航班乘客数量的预测方法、系统及电子设备在审
申请号: | 202011141816.8 | 申请日: | 2020-10-22 |
公开(公告)号: | CN112329993A | 公开(公告)日: | 2021-02-05 |
发明(设计)人: | 许宏江 | 申请(专利权)人: | 海南太美航空股份有限公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/30;G06K9/62;G06F17/18 |
代理公司: | 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 | 代理人: | 徐琪琦 |
地址: | 570208 海南省海口市*** | 国省代码: | 海南;46 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 航班 乘客 数量 预测 方法 系统 电子设备 | ||
1.一种航班乘客数量的预测方法,其特征在于,包括:
S1、根据连续M天中每天内针对同一航线的多个航班的乘客数量中的最大乘客数量和最小乘客数量,分别预测第M+1天内单一航班的乘客数量的最大预测值和最小预测值,并根据连续M天中每天内每个航班的乘客数量,预测第M+1天的每个航班对应的权重预测值,其中M为正整数;
S2、根据第M+1天内单一航班的乘客数量的最大预测值和最小预测值以及第M+1天内每个航班对应的权重预测值,得到第M+1天内每个航班的乘客数量的最终预测值。
2.根据权利要求1所述的一种航班乘客数量的预测方法,其特征在于,所述S2包括:
通过第一公式得到第M+1天的每个航班的乘客数量的最终预测值,所述第一公式为:其中,Pi表示第i个航班的乘客数量的最终预测值,P′表示第M+1天对应的乘客数量的最大预测值,P″表示第M+1天对应的乘客数量的最小预测值,N表示针对同一航线的航班的总数,δi表示第M+1天内第i个航班对应的权重预测值,i为正整数且i≤N。
3.根据权利要求1或2所述的一种航班乘客数量的预测方法,其特征在于,所述预测得到第M+1天内单一航班的乘客数量的最大预测值和最小预测值之后,还包括:
根据连续多天中每天内每个航班的影响数据,得到第M+1天内单一航班的乘客数量的最大预测值和最小预测值所分别对应的修正系数,并利用第M+1天内单一航班的乘客数量的最大预测值和最小预测值所分别对应的修正系数分别对所述最大预测值和所述最小预测值进行修正。
4.根据权利要求1或2所述的一种航班乘客数量的预测方法,其特征在于,所述S1之前还包括:判断连续M天中的每天内针对同一航线的多个航班的乘客数量是否有缺失,若有,利用插值法将缺失的乘客数量补齐。
5.根据权利要求1或2所述的一种航班乘客数量的预测方法,其特征在于,还包括:将每个航班的航班信息和第M+1天内每个航班的乘客数量的最终预测值在航空网络地图上进行展示。
6.一种航班乘客数量的预测系统,其特征在于,包括初始预测模块和最终计算模块;
所述初始预测模块用于根据连续M天中每天内针对同一航线的多个航班的乘客数量中的最大乘客数量和最小乘客数量,分别预测第M+1天内单一航班的乘客数量的最大预测值和最小预测值,并根据连续M天中每天内每个航班的乘客数量,预测第M+1天的每个航班对应的权重预测值,其中M为正整数;
所述最终计算模块用于根据第M+1天内单一航班的乘客数量的最大预测值和最小预测值以及第M+1天内每个航班对应的权重预测值,得到第M+1天内每个航班的乘客数量的最终预测值。
7.根据权利要求6所述的一种航班乘客数量的预测系统,其特征在于,所述最终计算模块具体用于:
通过第一公式得到第M+1天的每个航班的乘客数量的最终预测值,所述第一公式为:其中,Pi表示第i个航班的乘客数量的最终预测值,P′表示第M+1天对应的乘客数量的最大预测值,P″表示第M+1天对应的乘客数量的最小预测值,N表示针对同一航线的航班的总数,δi表示第M+1天内第i个航班对应的权重预测值,i为正整数且i≤N。
8.根据权利要求6或7所述的一种航班乘客数量的预测系统,其特征在于,还包括修正模块,所述修正模块具体用于:
根据连续多天中每天内每个航班的影响数据,得到第M+1天内单一航班的乘客数量的最大预测值和最小预测值所分别对应的修正系数,并利用第M+1天内单一航班的乘客数量的最大预测值和最小预测值所分别对应的修正系数分别对所述最大预测值和所述最小预测值进行修正。
9.根据权利要求6或7所述的一种航班乘客数量的预测系统,其特征在于,所述初始预测模块还用于判断连续M天中的每天内针对同一航线的多个航班的乘客数量是否有缺失,若有,利用插值法将缺失的乘客数量补齐。
10.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一项所述的一种航班乘客数量的预测方法的步骤。
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