航班收入预测方法、系统、电子设备和可读存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种航班收入预测方法、系统、电子设备和可读存储介质，所述预测方法包括：获取一待预测航班及待预测航班的待预测时间段；获取与待预测时间段对应的一历史时间段内所有航班的历史收入数据；根据历史收入数据计算得到每个航班的单座位收入数据及每个航班的类别属性；根据待预测航班的目标类别属性从历史收入数据中提取与目标类别属性相同的航班的目标单座位收入数据并计算得到单座位收入峰值和单座位收入谷值；根据单座位收入峰值和单座位收入谷值确定待预测航班在待预测时间段内的预测收入范围。本发明专利技术对航线中各航班引入单维度的单座位收入数据，根据单座位收入数据对航班进行分类，进一步提高航班收入预测的准确度。

【技术实现步骤摘要】
航班收入预测方法、系统、电子设备和可读存储介质
本专利技术属于航班收入预测领域，特别涉及一种航班收入预测方法、系统、电子设备和可读存储介质。
技术介绍
对于航空公司而言，每个航班的收入都是航空公司收益的一个组成部分,预测准确与否，会关系到飞机排班及未来的航班时刻申请计划的效果。通常在进行航班收入预测时，由于时期不同、共飞航班情况不同、时刻不同等多维因素，对预测工作造成了较大的难度，也存在较大的风险。本申请希望通过挖掘航班收入的特征、航班的类别属性以及航班的收入表现，最终提供较为准确的预测数据，进而进一步实现对航班项目风险的量化。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是为了克服现有技术中航班输入预测难度较大的缺陷，提供一种航班收入预测方法、系统、电子设备和可读存储介质。本专利技术是通过下述技术方案来解决上述技术问题：一种航班收入预测方法，所述预测方法包括：获取一待预测航班及所述待预测航班的待预测时间段；获取与所述待预测时间段对应的一历史时间段内所有航班的历史收入数据，所述历史收入数据包括每个航班的机票价格和购票人数；根据所述历史收入数据计算得到每个航班的单座位收入数据，并根据所述单座位收入数据确定每个航班的类别属性；所述单座位收入数据用于表征所述每个航班的收入水平，所述类别属性用于表征所述每个航班的收入水平等级；根据所述待预测航班的目标类别属性从所述历史收入数据中提取与所述目标类别属性相同的航班的目标单座位收入数据；根据所述目标单座位收入数据计算得到单座位收入峰值和单座位收入谷值；根据所述单座位收入峰值和单座位收入谷值确定所述待预测航班在所述待预测时间段内的预测收入范围。较佳地，所述根据所述历史收入数据计算得到每个航班的单座位收入数据的步骤中，通过以下公式求解所述单座位收入数据，具体包括：其中，x为单座位收入，为机票均价，m为航班座位数，xai为第i种机票的价格，xbi为购买第i种机票的人数。较佳地，所述根据所述单座位收入数据确定每个航班的类别属性的步骤具体包括：将所述历史时间段按照一单位周期进行划分；分别计算每个单位周期内每个航班的单位单座位收入；根据所述单位单座位收入对所述每个航班进行排序，以得到每个单位周期内所有航班的收入排序数据；根据所述收入排序数据确定所述类别属性。较佳地，所述根据所述待预测航班的目标类别属性从所述历史收入数据中提取与所述目标类别属性相同的航班的目标单座位收入数据的步骤之前，所述预测方法还包括：预设一数据提取规则，所述数据提取规则包括：从与所述目标类别属性相同的航班的单座位收入数据中剔除收入排名靠前的第一预设百分比的单座位收入数据和收入排名靠后的第二预设百分比的单座位收入数据；所述根据所述待预测航班的目标类别属性从所述历史收入数据中提取与所述目标类别属性相同的航班的目标单座位收入数据的步骤中，根据所述数据提取规则进行目标单座位收入数据的提取。较佳地，所述类别属性包括高档次航班、中档次航班和低档次航班；若所述目标类别属性为高档次航班，则所述第一预设百分比为15％，第二预设百分比为15％；若所述目标类别属性为中档次航班，则所述第一预设百分比为25％，第二预设百分比为5％；若所述目标类别属性为低档次航班，则所述第一预设百分比为30％，第二预设百分比为0％。较佳地，所述根据所述目标单座位收入数据计算得到单座位收入峰值和单座位收入谷值的步骤具体包括：根据所述目标单座位收入数据计算得到一单座位收入平均值；根据所述单座位收入平均值将与所述目标单座位收入数据对应的航班划分为高峰航班和低谷航班；根据所述高峰航班的单座位收入数据计算得到所述单座位收入峰值，根据所述低谷航班的单座位收入数据计算得到所述单座位收入谷值。较佳地，所述根据所述单座位收入平均值将与所述目标单座位收入数据对应的航班划分为高峰航班和低谷航班的步骤具体包括：若所述对应的航班中任一航班的单座位收入高于所述单座位收入平均值的频次大于低于所述单座位收入平均值的频次，则确认所述任一航班为高峰航班；若所述对应的航班中任一航班的单座位收入高于所述单座位收入平均值的频次不大于低于所述单座位收入平均值的频次，则确认所述任一航班为低谷航班。较佳地，所述根据所述单座位收入峰值和单座位收入谷值确定所述待预测航班在所述待预测时间段内的预测收入范围的步骤具体包括：根据所述待预测航班的座位数、所述待预测时间段、所述单座位收入峰值和单座位收入谷值计算得到所述预测收入范围。一种航班收入预测系统，所述预测系统包括预测对象获取模块、历史数据获取模块、第一计算模块、类别属性确定模块、数据提取模块、第二计算模块和预测模块；所述预测对象获取模块用于获取一待预测航班及所述待预测航班的待预测时间段；所述历史数据获取模块用于获取与所述待预测时间段对应的一历史时间段内所有航班的历史收入数据，所述历史收入数据包括每个航班的机票价格和购票人数；所述第一计算模块用于根据所述历史收入数据计算得到每个航班的单座位收入数据；所述类别属性确定模块用于根据所述单座位收入数据确定每个航班的类别属性；所述单座位收入数据用于表征所述每个航班的收入水平，所述类别属性用于表征所述每个航班的收入水平等级；所述数据提取模块用于根据所述待预测航班的目标类别属性从所述历史收入数据中提取与所述目标类别属性相同的航班的目标单座位收入数据；所述第二计算模块用于根据所述目标单座位收入数据计算得到单座位收入峰值和单座位收入谷值；所述预测模块用于根据所述单座位收入峰值和单座位收入谷值确定所述待预测航班在所述待预测时间段内的预测收入范围。较佳地，所述第一计算模块通过以下公式求解所述单座位收入数据，具体包括：其中，x为单座位收入，为机票均价，m为航班座位数，xai为第i种机票的价格，xbi为购买第i种机票的人数。较佳地，所述类别属性确定模块包括周期划分单元、第一计算单元和排序单元；所述周期划分单元用于将所述历史时间段按照一单位周期进行划分；所述第一计算单元用于分别计算每个单位周期内每个航班的单位单座位收入；所述排序单元用于根据所述单位单座位收入对所述每个航班进行排序，以得到每个单位周期内所有航班的收入排序数据；所述类别属性确定模块用于根据所述收入排序数据确定所述类别属性。较佳地，所述预测系统还包括预设模块；所述预设模块用于预设一数据提取规则，所述数据提取规则包括：从与所述目标类别属性相同的航班的单座位收入数据中剔除收入排名靠前的第一预设百分比的单座位收入数据和收入排名靠后的第二预设百分比的单座位收入数据；所述数据提取模块用于根据所述数据提取规则进行目标单座位收入数据的提取。较佳地，所述类别属性包括高档次航班、中档次航班和低档本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种航班收入预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：/n获取一待预测航班及所述待预测航班的待预测时间段；/n获取与所述待预测时间段对应的一历史时间段内所有航班的历史收入数据，所述历史收入数据包括每个航班的机票价格和购票人数；/n根据所述历史收入数据计算得到每个航班的单座位收入数据，并根据所述单座位收入数据确定每个航班的类别属性；所述单座位收入数据用于表征所述每个航班的收入水平，所述类别属性用于表征所述每个航班的收入水平等级；/n根据所述待预测航班的目标类别属性从所述历史收入数据中提取与所述目标类别属性相同的航班的目标单座位收入数据；/n根据所述目标单座位收入数据计算得到单座位收入峰值和单座位收入谷值；/n根据所述单座位收入峰值和单座位收入谷值确定所述待预测航班在所述待预测时间段内的预测收入范围。/n

【技术特征摘要】
1.一种航班收入预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：
获取一待预测航班及所述待预测航班的待预测时间段；
获取与所述待预测时间段对应的一历史时间段内所有航班的历史收入数据，所述历史收入数据包括每个航班的机票价格和购票人数；
根据所述历史收入数据计算得到每个航班的单座位收入数据，并根据所述单座位收入数据确定每个航班的类别属性；所述单座位收入数据用于表征所述每个航班的收入水平，所述类别属性用于表征所述每个航班的收入水平等级；
根据所述待预测航班的目标类别属性从所述历史收入数据中提取与所述目标类别属性相同的航班的目标单座位收入数据；
根据所述目标单座位收入数据计算得到单座位收入峰值和单座位收入谷值；
根据所述单座位收入峰值和单座位收入谷值确定所述待预测航班在所述待预测时间段内的预测收入范围。


2.如权利要求1所述的航班收入预测方法，其特征在于，所述根据所述历史收入数据计算得到每个航班的单座位收入数据的步骤中，通过以下公式求解所述单座位收入数据，具体包括：






其中，x为单座位收入，为机票均价，m为航班座位数，xai为第i种机票的价格，xbi为购买第i种机票的人数。


3.如权利要求1所述的航班收入预测方法，其特征在于，所述根据所述单座位收入数据确定每个航班的类别属性的步骤具体包括：
将所述历史时间段按照一单位周期进行划分；
分别计算每个单位周期内每个航班的单位单座位收入；
根据所述单位单座位收入对所述每个航班进行排序，以得到每个单位周期内所有航班的收入排序数据；
根据所述收入排序数据确定所述类别属性。


4.如权利要求1所述的航班收入预测方法，其特征在于，所述根据所述待预测航班的目标类别属性从所述历史收入数据中提取与所述目标类别属性相同的航班的目标单座位收入数据的步骤之前，所述预测方法还包括：
预设一数据提取规则，所述数据提取规则包括：从与所述目标类别属性相同的航班的单座位收入数据中剔除收入排名靠前的第一预设百分比的单座位收入数据和收入排名靠后的第二预设百分比的单座位收入数据；
所述根据所述待预测航班的目标类别属性从所述历史收入数据中提取与所述目标类别属性相同的航班的目标单座位收入数据的步骤中，根据所述数据提取规则进行目标单座位收入数据的提取。


5.如权利要求4所述的航班收入预测方法，其特征在于，所述类别属性包括高档次航班、中档次航班和低档次航班；
若所述目标类别属性为高档次航班，则所述第一预设百分比为15％，第二预设百分比为15％；
若所述目标类别属性为中档次航班，则所述第一预设百分比为25％，第二预设百分比为5％；
若所述目标类别属性为低档次航班，则所述第一预设百分比为30％，第二预设百分比为0％。


6.如权利要求1所述的航班收入预测方法，其特征在于，所述根据所述目标单座位收入数据计算得到单座位收入峰值和单座位收入谷值的步骤具体包括：
根据所述目标单座位收入数据计算得到一单座位收入平均值；
根据所述单座位收入平均值将与所述目标单座位收入数据对应的航班划分为高峰航班和低谷航班；
根据所述高峰航班的单座位收入数据计算得到所述单座位收入峰值，根据所述低谷航班的单座位收入数据计算得到所述单座位收入谷值。


7.如权利要求6所述的航班收入预测方法，其特征在于，所述根据所述单座位收入平均值将与所述目标单座位收入数据对应的航班划分为高峰航班和低谷航班的步骤具体包括：
若所述对应的航班中任一航班的单座位收入高于所述单座位收入平均值的频次大于低于所述单座位收入平均值的频次，则确认所述任一航班为高峰航班；
若所述对应的航班中任一航班的单座位收入高于所述单座位收入平均值的频次不大于低于所述单座位收入平均值的频次，则确认所述任一航班为低谷航班。


8.如权利要求1所述的航班收入预测方法，其特征在于，所述根据所述单座位收入峰值和单座位收入谷值确定所述待预测航班在所述待预测时间段内的预测收入范围的步骤具体包括：
根据所述待预测航班的座位数、所述待预测时间段、所述单座位收入峰值和单座位收入谷值计算得到所述预测收入范围。


9.一种航班收入预测系统，其特征在于，所述预测系统包括预测对象获取模块、历史数据获取模块、第一计算模块、类别属性确定模块、数据提取模块、第二计算模块和预测模...

【专利技术属性】
技术研发人员：牛田歌，王莉，贾磊，肖铨武，朱艳华，陈薇远，
申请(专利权)人：携程旅游网络技术上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31