[发明专利]酒店客房动态定价方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种酒店客房动态定价方法，其特征在于，包括：

S1：采集酒店各客房类型的历史数据，对历史数据进行处理，得到客房价格需求的历史数据；

S2：基于客房价格需求的历史数据，拟合价格需求函数，用以预测不同价格点所对应的需求；

S3：基于动态博弈论，建立酒店客房定价与顾客需求的动态博弈模型；

S4：制定酒店客房的最高价格及最低价格，并通过顾客接受所述最高价格及最低价格的比例，得到顾客接受订单的概率分布；

S5：根据顾客接受订单的概率分布、客房的需求人数以及动态博弈模型的均衡解，优化收益模型，求解得到预售期内酒店客房的动态价格。

2.如权利要求1所述的酒店客房动态定价方法，其特征在于，所述步骤S1进一步包括：

S11：使用受限因变量回归方法，处理因客房数量限制导致的需求右截断问题，将历史数据还原成未截断下的状态，并且剥离周期性及季节性因素；

S12：求解主要的周期性及季节性因素因子，包括星期因子、旬度因子、月度因子；

其中，各因子的计算公式如下：

星期因子：

旬度因子：

月度因子：

剥离季节性因素后的需求公式为：

其中，和分别为历史数据中各星期、旬度和月度的平均需求；为总体平均需求；为截断还原后的需求。

W_ti、E_tj和M_tk均为0～1之间的值，且满足和

3.如权利要求2所述的酒店客房动态定价方法，其特征在于，所述步骤S11进一步包括：采用Tobit回归或多元逻辑回归模型，处理因客房数量限制导致的需求右截断问题，将历史数据还原成未截断下的状态。

4.如权利要求1所述的酒店客房动态定价方法，其特征在于，所述步骤S2进一步包括：

基于客房价格需求的历史数据，采用局部斜率更新算法或最小二乘法来拟合价格需求函数。

5.如权利要求1所述的酒店客房动态定价方法，其特征在于，所述步骤S3进一步包括：

所述动态博弈模型中，酒店和顾客关于客房定价的博弈是非对抗性的合作博弈；在建立动态博弈模型的过程中，酒店先制定客房的预售价格，然后根据顾客预定或不预定的反馈结果，生成两种不同的预测收益；根据收益预测结果，得到酒店的决策选择；基于酒店的决策选择制定客房的动态定价模型。

6.如权利要求1所述的酒店客房动态定价方法，其特征在于，所述步骤S4进一步包括：

S41：根据酒店的实际情况制定客房的最高价格f_max；

S42：根据步骤S2中的拟合的价格需求函数，将入住日客房实际剩余库存量对应的价格作为最低价格f_min；

S43：通过历史数据计算可接受客房最高价格f_max的顾客比例为θ；

S44客房到顾客接受客房价格订房的概率分布为：

7.如权利要求1所述的酒店客房动态定价方法，其特征在于，所述步骤S5进一步包括：

S51：根据历史数据中每年的客房需求人数数据，拟合预售期内每天的客房需求人数的泊松分布：

其中，强度λ_t为第t天的客房需求人数；

S52：酒店预售期内每天客房的收益函数为：

其中为预售期内酒店当天的客房最优价格；

S53：酒店预售期内每天客房的期望收益为：

S54：求解最大期望收益下的客房价格：

其中，为预售期T内每天酒店客房的最优定价。