技术特征：
1.一种民航平均票价收入的预测方法，应用于电子设备，其特征在于，所述预测方法包括步骤：采集航空公司的跨区域或单线的票价结算数据；对所述票价结算数据进行处理，得到时序序列数据；将所述时序序列数据输入预先构建的prophet模型中，得到预测票价收入。2.如权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述采集航空公司的跨区域航线或单线航线的票价结算数据，包括步骤：针对不同航空公司的不同区域，从生成数据库和结算数据库中提取所述跨区域和所述单线的相关信息数据；将所述相关信息数与所述航空公司的多种航班信息进行关联处理，得到所述票价结算数据。3.如权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述对所述票价结算数据进行处理，得到时序序列数据，包括步骤：对所述票价结算数据进行特征工程处理，得到特定航司在特定始发、到达区域的票价收入信息；对所述票价收入信息进行预处理，得到所述事项序列数据。4.如权利要求1～3任一项所述的预测方法，其特征在于，还包括步骤：构建所述prophet模型，所述prophet模型如下：y(t)＝g(t)+s(t)+h(t)+ε
t
其中，g(t)为所述时间序列数据的趋势项，s(t)为所述时间序列数据的周期项，h(t)为所述时间序列数据的节假日项，ε
t
为所述时间序列数据的节误差项。5.如权利要求4所述的预测方法，其特征在于，所述构建所述prophet模型，包括步骤：准备样本数据，所述样本数据包括训练样本集和测试样本集；根据所述训练样本集构建所述prophet模型，并利用所述测试样本集对所述prophet模型进行检验。6.一种民航平均票价收入的预测装置，应用于电子设备，其特征在于，所述预测装置包括：数据采集模块，用于采集航空公司的跨区域或单线的票价结算数据；数据处理模块，用于对所述票价结算数据进行处理，得到时序序列数据；预测执行模块，用于将所述时序序列数据输入预先构建的prophet模型中，得到预测票价收入。7.如权利要求6所述的预测装置，其特征在于，所述数据采集模块包括：采集执行单元，用于针对不同航空公司的不同区域，从生成数据库和结算数据库中提取所述跨区域和所述单线的相关信息数据；初步处理单元，用于将所述相关信息数与所述航空公司的多种航班信息进行关联处理，得到所述票价结算数据。8.如权利要求6所述的预测方法，其特征在于，所述数据处理模块包括：第一处理单元，用于对所述票价结算数据进行特征工程处理，得到特定航司在特定始发、到达区域的票价收入信息；
第二处理单元，用于对所述票价收入信息进行预处理，得到所述事项序列数据。9.如权利要求6～8任一项所述的预测方法，其特征在于，还包括步骤：模型构建模块，用于构建所述prophet模型，所述prophet模型如下：y(t)＝g(t)+s(t)+h(t)+ε
t
其中，g(t)为所述时间序列数据的趋势项，s(t)为所述时间序列数据的周期项，h(t)为所述时间序列数据的节假日项，ε
t
为所述时间序列数据的节误差项。10.一种电子设备，其特征在于，包括至少一个处理器和与所述处理器连接的存储器，其中：所述存储器用于存储计算机程序或指令；所述处理器用于运行所述计算机程序或指令，以使所述电子设备实现如权利要求1～5任一项所述的民航平均票价收入的预测方法。
技术总结
本申请公开了一种民航平均票价收入的预测方法、装置和电子设备，该方法和装置具体为采集航空公司的跨区域或单线的票价结算数据；对所述票价结算数据进行处理，得到时序序列数据；将所述时序序列数据输入预先构建的Prophet模型中，得到预测票价收入。从该预测过程中可以看出，该过程并不需要依赖人为经验参与其中，因此避免了现有方案因主观性太强导致的预测结果的准确性较差的问题。的预测结果的准确性较差的问题。的预测结果的准确性较差的问题。
技术研发人员：王坤祥 牧日根 白叶涛 元琛
受保护的技术使用者：中国航空结算有限责任公司
技术研发日：2021.12.09
技术公布日：2022/3/11