CN111858690A - 一种航班舱位限制销售数量自动调整方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种航班舱位限制销售数量自动调整方法及系统，方法包括：接收在售航班的航班查询镜像和航班库存状态镜像，读取预先生成的调舱模型和数据映射关系；对航班查询镜像和航班库存状态镜像进行处理，得到结构化数据；将结构化数据应用读取到的数据映射关系进行映射处理，得到映射后数据；将映射后的数据输入读取到的调舱模型，输出各舱位的限制销售数量。本发明能够运用大数据和机器学习方法，通过预先建立的调舱模型模拟优秀航线管理员进行调舱，实现了在低投入成本的情况下，通过自动调舱提高航班的收益。

Description

一种航班舱位限制销售数量自动调整方法及系统
技术领域
本发明涉及收益管理技术领域，尤其涉及一种航班舱位限制销售数量自动调整方法及系统。
背景技术
在民航业，航空公司主要为旅客提供航空出行服务。航空公司制定并发布航班计划，最早提前一年对外发布，直至航班起飞前，旅客随时可以订票并预订座位。旅客的需求是多样的，航空公司通过在同一个航班上划分舱位(一般以英文字母表示，如F、Y)为旅客提供差异化服务，不同舱位对应不同票价等级。除头等舱、商务舱或经济舱在物理结构上有实质性差异外，不同舱位等级对应的物理座位往往差别细微。反过来同样一个座位，既可以以高价格(高折扣)舱位卖出，也可以以低价格(低折扣)舱位卖出。通常，航空公司在建立航班计划时即确定了一个航班上各舱位可销售的数量(或限制销售数量)，但各舱位的可销售状态及数量是动态调整的。为了实现收入最大化，在航班开放预订初期，往往限制低折扣舱位的可销售状态及数量，这是为具有更高价格支付意愿的旅客保留座位。通常，航空公司设置航线管理员进行库存管理，持续的调整航班不同舱位的可销售状态及数量，也就是调舱。
对于国内民航市场，一个航班的收益水平与航线管理员的经验直接相关。经验丰富的航线管理员，可以综合考虑航班销售进度、市场上竞争对手的销售状况等多种因素，适时调舱。对于引入收益管理系统的航空公司，虽然系统根据预测和优化等算法模型给出舱位限制销售数量，但最终仍旧由航线管理员决定是否采用，而且收益管理系统的建设成本高，技术复杂，不适用于中小型航空公司。
因此，如何实现在低投入成本的情况下，通过自动调舱提高航班的收益，是一项亟待解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种航班舱位限制销售数量自动调整方法及系统，如下：
一种航班舱位限制销售数量自动调整方法，包括：
接收在售航班的航班查询镜像和航班库存状态镜像；
读取预先生成的调舱模型和数据映射关系；
对所述航班查询镜像和航班库存状态镜像进行处理，得到结构化数据；
将所述结构化数据应用读取到的所述数据映射关系进行映射处理，得到映射后数据；
将所述映射后的数据输入读取到的所述调舱模型，输出各舱位的限制销售数量。
一种航班舱位限制销售数量自动调整系统，包括：
接收模块，用于接收在售航班的航班查询镜像和航班库存状态镜像；
读取模块，用于读取预先生成的调舱模型和数据映射关系；
第一处理模块，用于对所述航班查询镜像和航班库存状态镜像进行处理，得到结构化数据；
映射处理模块，用于将所述结构化数据应用读取到的所述数据映射关系进行映射处理，得到映射后数据；
预测模块，用于将所述映射后的数据输入读取到的所述调舱模型，输出各舱位的限制销售数量。
从上述技术方案可以看出，本发明提供的一种航班舱位限制销售数量自动调整方法及系统中，当需要对航班舱位限制销售数量进行自动调整时，首先接收在售航班的航班查询镜像和航班库存状态镜像，然后读取预先生成的调舱模型和数据映射关系，对航班查询镜像和航班库存状态镜像进行处理，得到结构化数据，将结构化数据应用读取到的数据映射关系进行映射处理，得到映射后数据，将映射后的数据输入读取到的调舱模型，输出各舱位的限制销售数量。能够运用大数据和机器学习方法，通过预先建立的调舱模型模拟优秀航线管理员进行调舱，实现了在低投入成本的情况下，通过自动调舱提高航班的收益。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种航班舱位限制销售数量自动调整方法的流程图；
图2为本发明提供的一种预先生成调舱模型和数据映射关系的方法流程图；
图3为本发明提供的一种航班舱位限制销售数量自动调整系统的结构示意图；
图4为本发明提供的一种预先生成调舱模型和数据映射关系的系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
如图1所示，为本发明提供的一种航班舱位限制销售数量自动调整方法的流程图，所述方法可以包括以下步骤：
S101、接收在售航班的航班查询镜像和航班库存状态镜像；
当需要对一个在售航班进行舱位调控时，首先接收在售航班的航班查询(AV指令)镜像和航班库存状态(RO指令)镜像。
S102、读取预先生成的调舱模型和数据映射关系；
然后，读取预先生成的用于航班舱位限制销售数量调整的调舱模型和数据映射关系。
S103、对航班查询镜像和航班库存状态镜像进行处理，得到结构化数据；
然后，对接收到的在售航班的航班查询(AV指令)镜像和航班库存状态(RO指令)镜像进行处理，得到结构化数据。
例如，输入的某在售航班的航班查询镜像经数据解析后，形为：Y/A B/S M/S H/S...，输入的航班库存状态镜像经数据解析后，形为：已预订数Y0/B0/M0/H0...，限制销售数Y200/B0/M0/H0...，舱位状态标识Y KE/B KE/M KE/H KE...等。按舱位拆分和整合成为结构化的数据，形为：操作日期：2020-03-01，距离起飞天数：30，舱位：Y，AV：A，限制销售数：200，舱位状态标识：KE...。
S104、将结构化数据应用读取到的数据映射关系进行映射处理，得到映射后数据；
在得到结构化数据后，进一步将结构化数据应用读取到的数据映射关系进行特征扩充、数据变换、数据归一化等操作，以及标签属性映射等处理，得到映射后数据。
S105、将映射后的数据输入读取到的调舱模型，输出各舱位的限制销售数量，将输出的各舱位的限制销售数量存储至本地文件。
然后，将得到的映射后的数据输入读取到的调舱模型，输出各舱位的限制销售数量，进行取整和规约后输出，例如，输出行为：Y200/B100/M10/H10...，的各舱位的限制销售数量，并将输出的各舱位的限制销售数量存储至本地文件。
综上所述，在上述实施例中，当需要对航班舱位限制销售数量进行自动调整时，首先接收在售航班的航班查询镜像和航班库存状态镜像，然后读取预先生成的调舱模型和数据映射关系，对航班查询镜像和航班库存状态镜像进行处理，得到结构化数据，将结构化数据应用读取到的数据映射关系进行映射处理，得到映射后数据，将映射后的数据输入读取到的调舱模型，输出各舱位的限制销售数量。能够运用大数据和机器学习方法，通过预先建立的调舱模型模拟优秀航线管理员进行调舱，实现了在低投入成本的情况下，通过自动调舱提高航班的收益。
具体的，在上述实施例中，预先生成调舱模型和数据映射关系的其中一种实现方式如图2所示，可以包括以下步骤：
S201、按预先确定的优秀航线管理员所负责的航班列表，定时采集航班舱位调整指令镜像、航班查询镜像和航班库存状态镜像，并将定时采集的航班舱位调整指令镜像、航班查询镜像和航班库存状态镜像存储至本地文件；
当需要生成调舱模型和数据映射关系时，首先按事先确定的优秀航线管理员所负责的航班列表，定时采集航班舱位调整指令(IM指令)镜像、航班查询(AV指令)镜像、航班库存状态(RO指令)镜像，并存储到本地文件。上述IM指令包括对某个舱位限制销售数的修改，对某个舱位是否接受预定的修改，设置或取消舱位的限制销售组合(舱位参加组合后，高舱位可以利用低舱位的座位进行销售)等操作。上述IM指令是由航线管理员首先触发的，上游系统在收到IM指令并执行后，会触发调用AV指令和RO指令，随后将时间戳、IM指令操作的配置项修改前及修改后的状态镜像、IM指令执行后的AV镜像和RO镜像存储到数据库。因此，采集的IM指令镜像、AV指令镜像、RO指令镜像是通过时间戳进行标识的，三者一一对应，蕴含了在航线管理员调舱前后发生改变的配置信息的状态、以及调舱后舱位可销售状态及库存的状态。
S202、对采集到的航班舱位调整指令镜像、航班查询镜像和航班库存状态镜像的数据进行解析，得到解析后的数据，并将解析后的数据存储至本地文件；
在累积一段时间的数据后，从本地文件读取采集到的IM指令镜像、AV指令镜像、RO指令镜像数据，进行解析，最后存储到本地文件。IM指令镜像、AV指令镜像、RO指令镜像数据通常以XML或JSON等纯文本格式存储，为了减少存储空间，在数据库中往往进行了压缩。将采集到的IM指令镜像、AV指令镜像、RO指令镜像数据进行解压、解码操作，然后提取操作航线管理员代码、操作日期、时间、航司代码、航班号、出发城市代码、目的城市代码、IM指令代码、IM指令类型、IM指令修改的配置生效前状态、IM指令修改的配置生效后状态、IM指令生效后航班查询状态(包括同航线其他航司提供的航班各舱位的可预订情况)、IM指令生效后航班各舱位库存状态(包括航班是否国内航班、距离起飞剩余天数、航班航线、经停次数、经停城市代码、舱位列表、舱位布局数、各舱位已预订数、各舱位团体预定数、各舱位状态标识、各舱位限制销售数等)等信息。
S203、对解析后的数据依据业务规则计算航班舱位调整指令执行前的航班查询信息和航班库存状态信息，并将计算出的航班舱位调整指令执行前的航班查询信息和航班库存状态信息存储至本地文件；
然后，从本地文件中读取解析后的信息，依据业务规则计算航班舱位调整指令(IM指令)执行前的航班查询(AV指令)、航班库存状态(RO指令)信息，并存储到本地文件。具体的，已知信息有航班舱位调整指令(IM指令)操作的配置项修改前及修改后的状态、IM指令执行后的航班查询(AV指令)、航班库存状态(RO指令)。根据IM指令修改的配置项，反推IM指令执行前各舱位的限制销售数，并结合已预订数等信息，计算AV和RO信息。例如，AV信息与RO的舱位限制销售数和舱位状态标识对应。舱位状态标识含P标记时，AV为Q；舱位限制销售数为#或0时，AV为S；航班客票售罄，AV为L。
S204、读取航班舱位调整指令操作的配置项修改前及修改后的状态信息，航班舱位调整指令执行前及执行后的航班查询信息和航班库存状态信息，并对读取到的信息进行数据整合及预处理，得到处理后的航班舱位调整指令执行前及执行后的航班查询信息和航班库存状态信息，并将处理后的航班舱位调整指令执行前及执行后的航班查询信息和航班库存状态信息存储至本地文件；
然后，从本地文件中读取航班舱位调整指令(IM指令)操作的配置项修改前及修改后的状态信息，IM指令执行前及执行后的航班查询(AV指令)、航班库存状态(RO指令)信息，进行数据整合及预处理，最后存储到本地文件。具体的，数据整合及预处理包括按操作时间排序、空值和特殊数值替换、排除非航线管理员操作记录、合并频繁操作记录、按舱位将记录拆分为多行、计算汇总级别属性、计算同航线竞争航司航班的AV状态(包括竞争航司航班同舱位是否允许接收预定，竞争航司航班可接收预定的最低舱位等)、计算航班舱位调整操作时段等操作。
S205、基于处理后的航班舱位调整指令执行前及执行后的航班查询信息和航班库存状态信息训练模型并计算模型评估指标，生成的调舱模型和数据映射关系，并将生成的调舱模型和数据映射关系存储至本地文件。
然后，从本地文件中读取处理后的航班舱位调整指令(IM指令)执行前及执行后的航班查询(AV指令)、航班库存状态(RO指令)信息，训练模型并计算模型评估指标，并将模型结果、数据映射关系保存到本地文件。具体的，首先应用特征工程筛选高相关特征、排除共线性特征、特征扩充、数据变换、数据归一化及标签属性映射等处理，按时间切分训练集和测试集，以IM指令执行后各舱位的限制销售数为因变量，以IM指令操作的配置项修改前的状态及IM指令执行前AV和RO信息为自变量，应用GradientBoosting回归模型和LSTM深度学习模型的组合模型，训练最终的模型，并分别在训练集和测试集上应用模型计算RMSE(RootMean Square Error，均方根误差)作为模型的评估指标。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。
应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
如图3所示，为本发明提供的一种航班舱位限制销售数量自动调整系统实施例的结构示意图，所述系统可以包括：
接收模块301，用于接收在售航班的航班查询镜像和航班库存状态镜像；
读取模块302，用于读取预先生成的调舱模型和数据映射关系；
第一处理模块303，用于对航班查询镜像和航班库存状态镜像进行处理，得到结构化数据；
映射处理模块304，用于将结构化数据应用读取到的数据映射关系进行映射处理，得到映射后数据；
预测模块305，用于将映射后的数据输入读取到的调舱模型，输出各舱位的限制销售数量，将输出的各舱位的限制销售数量存储至本地文件。
本实施例公开的航班舱位限制销售数量自动调整系统的工作原理与上述航班舱位限制销售数量自动调整方法实施例的工作原理相同，在此不再赘述。
具体的，在上述实施例中，预先生成调舱模型和数据映射关系的系统的结构示意图如图4所述，所述系统可以包括：
采集模块401，用于按预先确定的优秀航线管理员所负责的航班列表，定时采集航班舱位调整指令镜像、航班查询镜像和航班库存状态镜像，并将定时采集的航班舱位调整指令镜像、航班查询镜像和航班库存状态镜像存储至本地文件；
解析模块402，用于对采集到的航班舱位调整指令镜像、航班查询镜像和航班库存状态镜像的数据进行解析，得到解析后的数据，并将解析后的数据存储至本地文件；
计算模块403，用于对解析后的数据依据业务规则计算航班舱位调整指令执行前的航班查询信息和航班库存状态信息，并将计算出的航班舱位调整指令执行前的航班查询信息和航班库存状态信息存储至本地文件；
第二处理模块404，用于读取航班舱位调整指令操作的配置项修改前及修改后的状态信息，航班舱位调整指令执行前及执行后的航班查询信息和航班库存状态信息，并对读取到的信息进行数据整合及预处理，得到处理后的航班舱位调整指令执行前及执行后的航班查询信息和航班库存状态信息，并将处理后的航班舱位调整指令执行前及执行后的航班查询信息和航班库存状态信息存储至本地文件；
生成模块405，用于基于处理后的航班舱位调整指令执行前及执行后的航班查询信息和航班库存状态信息训练模型并计算模型评估指标，生成的调舱模型和数据映射关系，并将生成的调舱模型和数据映射关系存储至本地文件。
描述于本公开实施例中所涉及到的组件可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，组件的名称在某种情况下并不构成对该组件本身的限定，例如，第一获取组件还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的组件”。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
根据本公开的一个或多个实施例，本发明实施例公开的一种航班舱位限制销售数量自动调整方法中，包括：
接收在售航班的航班查询镜像和航班库存状态镜像；
读取预先生成的调舱模型和数据映射关系；
对所述航班查询镜像和航班库存状态镜像进行处理，得到结构化数据；
将所述结构化数据应用读取到的所述数据映射关系进行映射处理，得到映射后数据；
将所述映射后的数据输入读取到的所述调舱模型，输出各舱位的限制销售数量。
根据本公开的一个或多个实施例，本发明实施例公开的一种航班舱位限制销售数量自动调整方法中，预先生成调舱模型和数据映射关系包括：
按预先确定的优秀航线管理员所负责的航班列表，定时采集航班舱位调整指令镜像、航班查询镜像和航班库存状态镜像；
对采集到的所述航班舱位调整指令镜像、航班查询镜像和航班库存状态镜像的数据进行解析，得到解析后的数据；
对所述解析后的数据依据业务规则计算航班舱位调整指令执行前的航班查询信息和航班库存状态信息；
读取航班舱位调整指令操作的配置项修改前及修改后的状态信息，航班舱位调整指令执行前及执行后的航班查询信息和航班库存状态信息，并对读取到的信息进行数据整合及预处理，得到处理后的航班舱位调整指令执行前及执行后的航班查询信息和航班库存状态信息；
基于所述处理后的航班舱位调整指令执行前及执行后的航班查询信息和航班库存状态信息训练模型并计算模型评估指标，生成的调舱模型和数据映射关系。
根据本公开的一个或多个实施例，本发明实施例公开的一种航班舱位限制销售数量自动调整方法中，还包括：
将定时采集的所述航班舱位调整指令镜像、航班查询镜像和航班库存状态镜像存储至本地文件；
将所述解析后的数据存储至本地文件；
将计算出的所述航班舱位调整指令执行前的航班查询信息和航班库存状态信息存储至本地文件；
将所述处理后的航班舱位调整指令执行前及执行后的航班查询信息和航班库存状态信息存储至本地文件；
将生成的所述调舱模型和数据映射关系存储至本地文件。
根据本公开的一个或多个实施例，本发明实施例公开的一种航班舱位限制销售数量自动调整方法中，所述将定时采集的所述航班舱位调整指令镜像、航班查询镜像和航班库存状态镜像存储至本地文件，包括：
将定时采集的所述航班舱位调整指令镜像、航班查询镜像和航班库存状态镜像以XML或JSON存文本格式存储至本地文件。
根据本公开的一个或多个实施例，本发明实施例公开的一种航班舱位限制销售数量自动调整方法中，还包括：
将输出的所述各舱位的限制销售数量存储至本地文件。
根据本公开的一个或多个实施例，本发明实施例公开的一种航班舱位限制销售数量自动调整系统中，包括：
接收模块，用于接收在售航班的航班查询镜像和航班库存状态镜像；
读取模块，用于读取预先生成的调舱模型和数据映射关系；
第一处理模块，用于对所述航班查询镜像和航班库存状态镜像进行处理，得到结构化数据；
映射处理模块，用于将所述结构化数据应用读取到的所述数据映射关系进行映射处理，得到映射后数据；
预测模块，用于将所述映射后的数据输入读取到的所述调舱模型，输出各舱位的限制销售数量。
根据本公开的一个或多个实施例，本发明实施例公开的一种航班舱位限制销售数量自动调整系统中，还包括：
采集模块，用于按预先确定的优秀航线管理员所负责的航班列表，定时采集航班舱位调整指令镜像、航班查询镜像和航班库存状态镜像；
解析模块，用于对采集到的所述航班舱位调整指令镜像、航班查询镜像和航班库存状态镜像的数据进行解析，得到解析后的数据；
计算模块，用于对所述解析后的数据依据业务规则计算航班舱位调整指令执行前的航班查询信息和航班库存状态信息；
第二处理模块，用于读取航班舱位调整指令操作的配置项修改前及修改后的状态信息，航班舱位调整指令执行前及执行后的航班查询信息和航班库存状态信息，并对读取到的信息进行数据整合及预处理，得到处理后的航班舱位调整指令执行前及执行后的航班查询信息和航班库存状态信息；
生成模块，用于基于所述处理后的航班舱位调整指令执行前及执行后的航班查询信息和航班库存状态信息训练模型并计算模型评估指标，生成的调舱模型和数据映射关系。
根据本公开的一个或多个实施例，本发明实施例公开的一种航班舱位限制销售数量自动调整系统中，所述采集模块还用于：将定时采集的所述航班舱位调整指令镜像、航班查询镜像和航班库存状态镜像存储至本地文件；
所述解析模块，还用于将所述解析后的数据存储至本地文件；
所述计算模块，还用于将计算出的所述航班舱位调整指令执行前的航班查询信息和航班库存状态信息存储至本地文件；
所述第二处理模块，还用于将所述处理后的航班舱位调整指令执行前及执行后的航班查询信息和航班库存状态信息存储至本地文件；
所述生成模块，还用于将生成的所述调舱模型和数据映射关系存储至本地文件。
根据本公开的一个或多个实施例，本发明实施例公开的一种航班舱位限制销售数量自动调整系统中，所述采集模块具体用于：将定时采集的所述航班舱位调整指令镜像、航班查询镜像和航班库存状态镜像以XML或JSON存文本格式存储至本地文件。
根据本公开的一个或多个实施例，本发明实施例公开的一种航班舱位限制销售数量自动调整系统中，所述预测模块，还用于将输出的所述各舱位的限制销售数量存储至本地文件。
尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。
虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。
以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种航班舱位限制销售数量自动调整方法，其特征在于，包括：
接收在售航班的航班查询镜像和航班库存状态镜像；
读取预先生成的调舱模型和数据映射关系；
对所述航班查询镜像和航班库存状态镜像进行处理，得到结构化数据；
将所述结构化数据应用读取到的所述数据映射关系进行映射处理，得到映射后数据；
将所述映射后的数据输入读取到的所述调舱模型，输出各舱位的限制销售数量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预先生成调舱模型和数据映射关系包括：
按预先确定的优秀航线管理员所负责的航班列表，定时采集航班舱位调整指令镜像、航班查询镜像和航班库存状态镜像；
对采集到的所述航班舱位调整指令镜像、航班查询镜像和航班库存状态镜像的数据进行解析，得到解析后的数据；
对所述解析后的数据依据业务规则计算航班舱位调整指令执行前的航班查询信息和航班库存状态信息；
读取航班舱位调整指令操作的配置项修改前及修改后的状态信息，航班舱位调整指令执行前及执行后的航班查询信息和航班库存状态信息，并对读取到的信息进行数据整合及预处理，得到处理后的航班舱位调整指令执行前及执行后的航班查询信息和航班库存状态信息；
基于所述处理后的航班舱位调整指令执行前及执行后的航班查询信息和航班库存状态信息训练模型并计算模型评估指标，生成的调舱模型和数据映射关系。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
将定时采集的所述航班舱位调整指令镜像、航班查询镜像和航班库存状态镜像存储至本地文件；
将所述解析后的数据存储至本地文件；
将计算出的所述航班舱位调整指令执行前的航班查询信息和航班库存状态信息存储至本地文件；
将所述处理后的航班舱位调整指令执行前及执行后的航班查询信息和航班库存状态信息存储至本地文件；
将生成的所述调舱模型和数据映射关系存储至本地文件。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将定时采集的所述航班舱位调整指令镜像、航班查询镜像和航班库存状态镜像存储至本地文件，包括：
将定时采集的所述航班舱位调整指令镜像、航班查询镜像和航班库存状态镜像以XML或JSON存文本格式存储至本地文件。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
将输出的所述各舱位的限制销售数量存储至本地文件。
6.一种航班舱位限制销售数量自动调整系统，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收在售航班的航班查询镜像和航班库存状态镜像；
读取模块，用于读取预先生成的调舱模型和数据映射关系；
第一处理模块，用于对所述航班查询镜像和航班库存状态镜像进行处理，得到结构化数据；
映射处理模块，用于将所述结构化数据应用读取到的所述数据映射关系进行映射处理，得到映射后数据；
预测模块，用于将所述映射后的数据输入读取到的所述调舱模型，输出各舱位的限制销售数量。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括：
采集模块，用于按预先确定的优秀航线管理员所负责的航班列表，定时采集航班舱位调整指令镜像、航班查询镜像和航班库存状态镜像；
解析模块，用于对采集到的所述航班舱位调整指令镜像、航班查询镜像和航班库存状态镜像的数据进行解析，得到解析后的数据；
计算模块，用于对所述解析后的数据依据业务规则计算航班舱位调整指令执行前的航班查询信息和航班库存状态信息；
第二处理模块，用于读取航班舱位调整指令操作的配置项修改前及修改后的状态信息，航班舱位调整指令执行前及执行后的航班查询信息和航班库存状态信息，并对读取到的信息进行数据整合及预处理，得到处理后的航班舱位调整指令执行前及执行后的航班查询信息和航班库存状态信息；
生成模块，用于基于所述处理后的航班舱位调整指令执行前及执行后的航班查询信息和航班库存状态信息训练模型并计算模型评估指标，生成的调舱模型和数据映射关系。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述采集模块还用于：将定时采集的所述航班舱位调整指令镜像、航班查询镜像和航班库存状态镜像存储至本地文件；
所述解析模块，还用于将所述解析后的数据存储至本地文件；
所述计算模块，还用于将计算出的所述航班舱位调整指令执行前的航班查询信息和航班库存状态信息存储至本地文件；
所述第二处理模块，还用于将所述处理后的航班舱位调整指令执行前及执行后的航班查询信息和航班库存状态信息存储至本地文件；
所述生成模块，还用于将生成的所述调舱模型和数据映射关系存储至本地文件。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述采集模块具体用于：将定时采集的所述航班舱位调整指令镜像、航班查询镜像和航班库存状态镜像以XML或JSON存文本格式存储至本地文件。
10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述预测模块，还用于将输出的所述各舱位的限制销售数量存储至本地文件。
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