[发明专利]预测模型的训练方法及装置、存储介质及电子设备

说明书

本发明提供了一种预测模型的训练方法及装置、存储介质及电子设备，该方法包括：响应于模型训练指令，获取在每个数据采集时间点采集到的每个航班的原始订座样本；依据每个原始订座样本确定每个数据采集时间点的预处理参数；基于每个数据采集时间点的预处理参数，以及每个数据采集时间点采集到的每个航班的原始订座样本，计算得到每个航班在每个数据采集时间点的订座需求数据；应用各个订座需求数据训练预先构建的预测模型。应用本发明提供的方法，能够通过预处理参数对原始订座样本进行处理，去除原始订座样本的数据偏向，使得预处理后的数据能够准确的反应用户的订座需求，从而能够极大的提升预测模型的预测准确性。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种预测模型的训练方法及装置、存储介质及电子设备。

背景技术

随着科学技术的发展，航空运输逐渐成为主要的交通运输方式之一，随着航班的数量增加，航班的座位资源管理的难度也在不断增加。

目前，航空公司为了能够实现对航班的座位资源的精细化管理，通常会通过历史订座数据构建预测模型，从而利用预测模型进行航班的订座预测。

然而，历史订座数据通常受到航班管理员的人为管理和季节波动的影响，具有严重的数据偏向，因此，直接通过历史订座数据构建预测模型，会导致预测模型的预测准确率低。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种预测模型的训练方法，能够提升预测模型的预测准确性。

本发明还提供了一种预测模型的训练装置，用以保证上述方法在实际中的实现及应用。

一种预测模型的训练方法，包括：

响应于模型训练指令，获取预先在每个数据采集时间点采集到的每个航班的原始订座样本；

依据每个所述原始订座样本确定每个所述数据采集时间点的预处理参数；

基于每个所述数据采集时间点的预处理参数，以及每个所述数据采集时间点采集到的每个所述航班的原始订座样本，计算得到每个所述航班在每个所述数据采集时间点的订座需求数据；

应用各个所述订座需求数据训练预先构建的预测模型。

一种预测模型的训练装置，包括：

获取单元，用于响应于模型训练指令，获取预先在每个数据采集时间点采集到的每个航班的原始订座样本；

确定单元，用于依据每个所述原始订座样本确定每个所述数据采集时间点的预处理参数；

计算单元，用于基于每个所述数据采集时间点的预处理参数，以及每个所述数据采集时间点采集到的每个所述航班的原始订座样本，计算得到每个所述航班在每个所述数据采集时间点的订座需求数据；

训练单元，用于应用各个所述订座需求数据训练预先构建的预测模型。

一种存储介质，所述存储介质包括存储指令，其中，在所述指令运行时控制所述存储介质所在的设备执行如上述的预测模型的训练方法。

一种电子设备，包括存储器，以及一个或者一个以上的指令，其中一个或一个以上指令存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行如上述的预测模型的训练方法。

与现有技术相比，本发明包括以下优点：