[发明专利]航班季节性归类的预测方法、装置及机器可读介质

权利要求书

1.一种航班季节性归类的预测方法，其特征在于，包括：

从本地数据库中获取目标航班所对应的目标离港日期，所述目标航班为目标航司中待预测季节性归类的未离港航班；

构建所述目标航班所对应的N个数据池，其中，所述N为大于或等于2的正整数；

根据所述目标离港日期确定所述目标航班所对应的第一历史航班集合，所述第一历史航班集合中的每个第一历史航班均为未季节性归类的航班；

获取所述第一历史航班集合中每个第一历史航班的航班数据；

根据所述N个数据池以及所述每个第一历史航班的航班数据确定所述每个第一历史航班的加权值；

根据所述每个第一历史航班的加权值以及所述每个第一历史航班的距离港天数确定所述目标航班的季节性归类；

所述构建所述目标航班所对应的N个数据池包括：

步骤1、获取所述目标航班所对应的第二历史航班集合中每个第二历史航班的航班数据；

步骤2、根据所述每个第二历史航班的航班数据计算所述每个第二历史航班的收入数据；

步骤3、将第二收入数据确定为第二数据池的中心数据，所述第二收入数据为第一航班对应的收入数据，所述第一航班为所述第二历史航班集合中任意一个航班，所述第二数据池为所述N个数据池中的任意一个；

步骤4、计算第三收入数据与所述第二收入数据的距离，所述第三收入数据为航班子集合中的任意一个航班所对应的收入数据，所述航班子集合为所述第二历史航班集合中除所述第一航班之外的航班集合；

步骤5、将第四收入数据划分至所述第二数据池，所述第四收入数据为第二航班所对应的收入数据，所述第二航班为所述航班子集合中与所述第二收入数据的距离最近的收入数据所对应的航班；

步骤6、计算划分后所述第二数据池的中心数据；

重复执行步骤3至步骤6，直至所述第二历史航班集合中每个第二历史航班所对应的收入数据均划分至所述N个数据池为止。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个第一历史航班的加权值以及所述每个第一历史航班的距离港天数确定所述目标航班的季节性归类包括：

根据所述每个第一历史航班的加权值确定所述第一历史航班集合的加权值总和；

根据所述每个第一历史航班的距离港天数确定所述第一历史航班集合的总天数；

根据所述加权总和以及所述总天数确定所述目标航班的季节性归类。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述加权总和以及所述总天数确定所述目标航班的季节性归类包括：

将所述加权总和与所述总天数进行比较，得到比较结果，所述比较结果用于指示所述加权总和与所述总天数的大小关系；

根据所述比较结果确定所述目标航班的季节性归类。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述N个数据池以及所述每个第一历史航班的航班数据确定所述历史航班集合中的每个第一历史航班的加权值包括：

根据所述每个第一历史航班的航班数据确定所述每个第一历史航班的收入数据；

将第一收入数据划分至第一数据池，所述第一收入数据为所述每个第一历史航班中任意一个航班所对应的收入数据，所述第一数据池为所述N个数据池中中心数据与所述第一收入数据之间距离最小的数据池；

确定所述第一数据池的预设加权值；

将所述第一数据池的预设加权值确定为所述第一收入数据所对应的航班的加权值。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标离港日期确定所述目标航班所对应的第一历史航班集合包括：

通过如下公式计算第一日期、第二日期、第三日期以及第四日期：

所述第一日期＝所述目标离港日-52×7×i-1；

所述第二日期＝所述目标离港日-52×7×i+1；

所述第三日期＝所述目标离港日-51×7×i；

所述第四日期＝所述目标离港日-53×7×i；

其中，i＝(1，2，3……，n)，所述i为当前年份之前的年份；

将所述第一日期、所述第二日期、所述第三日期以及所述第四日期中与所述目标航班相对应的航班确定为所述第一历史航班集合。