申请/专利权人：海南太美航空股份有限公司

申请日：2020-10-22

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN112329993B

主分类号：G06Q50/40

分类号：G06Q50/40;G06Q10/04;G06F18/214;G06F17/18;G06N7/01

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2021.02.26#实质审查的生效;2021.02.05#公开

摘要：本发明涉及一种航班乘客数量的预测方法、系统及电子设备，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天内同一航线的每个航班的乘客数量的最终预测值，通过对同一航线的所有航班进行整体考虑，也就是说，将同一航线上的所有航线进行关联，减小了由单一航班的历史乘客数量所预测的乘客数量的偏差，从而使第M+1天内同一航线的每个航班的乘客数量的最终预测值更接近第M+1天内每个航班的真实的乘客数量，即提高航班乘客数量的预测准确度，以便于为航空公司发展政策的拟定提供实证支持。

主权项：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；建立第一自回归滑动平均模型，并根据第一自回归滑动平均模型分别预测同一航线的多个航班的乘客数量中的最大乘客数量，其中，建立第一自回归滑动平均模型的过程包括：对每天的乘客数量所组成的时间序列数据通过进行平稳化处理，使用最小乘二法实现自回归滑动平均模型的参数的估计，采用自相关函数、偏自相关函数定阶法和准则函数定阶法相结合的方式确定自回归滑动平均模型的阶，根据模型识别的结果、估计到的参数和自回归滑动平均模型的阶进行自回归滑动平均模型的建立，并使用最小方差原理进行误差的预测，如果预测的误差在预设的误差范围内，则该模型为第一自回归滑动平均模型；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；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。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 海南太美航空股份有限公司 一种航班乘客数量的预测方法、系统及电子设备

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