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特表2024-522128フライト季節的分類の予測方法、装置及びマシン可読媒体
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2024-06-11
(54)【発明の名称】フライト季節的分類の予測方法、装置及びマシン可読媒体
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/06 20230101AFI20240604BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/06
【審査請求】有
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2023574204
(86)(22)【出願日】2022-04-15
(85)【翻訳文提出日】2023-11-30
(86)【国際出願番号】 CN2022087049
(87)【国際公開番号】W WO2022252847
(87)【国際公開日】2022-12-08
(31)【優先権主張番号】202110604811.2
(32)【優先日】2021-05-31
(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN
(81)【指定国・地域】
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ＪＡＶＡ
(71)【出願人】
【識別番号】523269867
【氏名又は名称】トラベルスカイ テクノロジー リミテッド
(74)【代理人】
【識別番号】100118902
【弁理士】
【氏名又は名称】山本 修
(74)【代理人】
【識別番号】100106208
【弁理士】
【氏名又は名称】宮前 徹
(74)【代理人】
【識別番号】100196508
【弁理士】
【氏名又は名称】松尾 淳一
(72)【発明者】
【氏名】チャン，イー
(72)【発明者】
【氏名】チョウ，ロン
(72)【発明者】
【氏名】リャン，ウェイ
(72)【発明者】
【氏名】チェン，シー
【テーマコード（参考）】
5L010
【Ｆターム（参考）】
5L010AA06
(57)【要約】
本出願は、フライト季節的分類の予測方法及関連機器を提供し、季節的分類の正確性を向上して、人工のフライトに対する季節的分類による偏りすぎるという現象を回避する。当該方法は、ロカールデータベースから、ターゲットフライトに対応するターゲット出港期日を取得するステップと、前記ターゲットフライトに対応するＮ個のデータプールを構築するステップと、前記ターゲット出港期日に基づいて前記ターゲットフライトに対応する第１の過去のフライトセットを決定するステップであって、前記第１の過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトは何れも季節的分類されていないフライトであるステップと、前記第１の過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトのフライトデータを取得するステップと、前記Ｎ個のデータプール及び前記各第１の過去のフライトのフライトデータに基づいて、前記各第１の過去のフライトの加重値を決定するステップと、前記各第１の過去のフライトの加重値及び前記各第１の過去のフライトの出港までの日数に基づいて、前記ターゲットフライトの季節的分類を決定するステップと、を含む。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
フライト季節的分類の予測方法であって、ロカールデータベースからターゲットフライトに対応するターゲット出港期日を取得するステップであって、前記ターゲットフライトはターゲット航空会社の、季節的分類予測対象となる未出港フライトであるステップと、
前記ターゲットフライトに対応するＮ個のデータプールを構築するステップであって、前記Ｎは２以上の正の整数であるステップと、
前記ターゲット出港期日に基づいて前記ターゲットフライトに対応する第１の過去のフライトセットを決定するステップであって、前記第１の過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトは何れも季節的分類されていないフライトであるステップと、
前記第１の過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトのフライトデータを取得するステップと、
前記Ｎ個のデータプール及び前記各第１の過去のフライトのフライトデータに基づいて、前記各第１の過去のフライトの加重値を決定するステップと、
前記各第１の過去のフライトの加重値及び前記各第１の過去のフライトの出港までの日数に基づいて、前記ターゲットフライトの季節的分類を決定するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項2】
前記各第１の過去のフライトの加重値及び前記各第１の過去のフライトの出港までの日数に基づいて、前記ターゲットフライトの季節的分類を決定するステップは、前記各第１の過去のフライトの加重値に基づいて前記第１の過去のフライトセットの加重値総和を決定するステップと、
前記各第１の過去のフライトの出港までの日数に基づいて前記第１の過去のフライトセットの総日数を決定するステップと、
前記加重総和及び前記総日数に基づいて前記ターゲットフライトの季節的分類を決定するステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記加重総和及び前記総日数に基づいて前記ターゲットフライトの季節的分類を決定するステップは、前記加重総和と前記総日数とを比較して、比較結果を取得するステップであって、前記比較結果は前記加重総和と前記総日数との大きさの関係を指示するステップと、
前記比較結果に基づいて前記ターゲットフライトの季節的分類を決定するステップと、を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項4】
前記Ｎ個のデータプール及び前記各第１の過去のフライトのフライトデータに基づいて、前記過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトの加重値を決定するステップは、前記各第１の過去のフライトのフライトデータに基づいて、前記各第１の過去のフライトの収入データを決定するステップと、
第１の収入データを第１のデータプールに分けるステップであって、前記第１の収入データは前記各第１の過去のフライトのうちの何れか１つのフライトに対応する収入データであり、前記第１のデータプールは前記Ｎ個のデータプールのうちの、中央データと前記第１の収入データとの間の距離が最小であるデータプールであるステップと、
前記第１のデータプールの所定加重値を決定するステップと、
前記第１のデータプールの所定加重値を、前記第１の収入データに対応するフライトの加重値に決定するステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項5】
前記ターゲット出港期日に基づいて前記ターゲットフライトに対応する第１の過去のフライトセットを決定するステップは、以下の式で第１の期日、第２の期日、第３の期日及び第４の期日を計算するステップであって、
前記第１の期日＝前記ターゲット出港日－５２＊７＊ｉ－１；
前記第２の期日＝前記ターゲット出港日－５２＊７＊ｉ＋１；
前記第３の期日＝前記ターゲット出港日－５１＊７＊ｉ；
前記第４の期日＝前記ターゲット出港日－５３＊７＊ｉ；
そのうち、ｉ＝(１、２、３……、ｎ)であり、前記ｉは現在の年の前の年であるステップと、
前記第１の期日、前記第２の期日、前記第３の期日及び前記第４の期日のうちの、前記ターゲットフライトに対応するフライトを前記第１の過去のフライトセットに決定するステップと、を含むことを特徴とする請求項１～４の何れか１項に記載の方法。
【請求項6】
前記ターゲット出港期日に基づいて前記ターゲットフライトに対応する第１の過去のフライトセットを決定するステップは、以下の式で前記ターゲット履歴参照期日を計算するステップであって、
前記ターゲット履歴参照期日＝前記ターゲット出港期日－５２＊７＊ｉ；そのうち、ｉ＝(１、２、３……、ｎ)であり、前記ｉは現在の年の前の年であるステップと、
前記ターゲット履歴参照日に基づいて、第１の期日、第２の期日、第３の期日及び第４の期日を決定するステップであって、前記第１の期日は前記ターゲット履歴参照日の前日であり、前記第２の期日は前記ターゲット履歴参照日の翌日であり、前記第３の期日は前記ターゲット履歴参照日の前週であり、前記第４の期日は前記ターゲット履歴参照日の翌週であるステップと、
前記第１の期日、前記第２の期日、前記第３の期日及び前記第４の期日のうちの、前記ターゲットフライトに対応するフライトを前記第１の過去のフライトセットに決定するステップと、を含むことを特徴とする請求項１～４の何れか１項に記載の方法。
【請求項7】
前記ターゲットフライトに対応するＮ個のデータプールを構築するステップは、前記ターゲットフライトに対応する第２の過去のフライトセットにおける各第２の過去のフライトのフライトデータを取得するステップ１と、
前記各第２の過去のフライトのフライトデータに基づいて前記各第２の過去のフライトの収入データを計算するステップ２と、
第２の収入データを第２のデータプールの中央データに決定するステップ３であって、前記第２の収入データは第１のフライトに対応する収入データであり、前記第１のフライトは前記第２の過去のフライトセットにおける何れか１つのフライトであり、前記第２のデータプールは前記Ｎ個のデータプールのうちの何れか１つであるステップ３と、
第３の収入データと前記第２の収入データとの距離を計算するステップ４であって、前記第３の収入データはフライトサブセットにおける何れか１つのフライトに対応する収入データであり、前記フライトサブセットは前記第２の過去のフライトセットのうちの、前記第１のフライトを除いたフライトセットであるステップ４と、
第４の収入データを前記第２のデータプールに分けるステップ５であって、前記第４の収入データは第２のフライトに対応する収入データであり、前記第２のフライトは前記フライトサブセットにおける、前記第２の収入データに距離が最も近い収入データに対応するフライトであるステップ５と、
分けられた前記第２のデータプールの中央データを計算するステップ６と、を含み、
前記第２の過去のフライトセットにおける各第２の過去のフライトに対応する収入データが何れも前記Ｎ個のデータプールに分けられるまで、ステップ３～ステップ６を繰り返して実行することを特徴とする請求項１～４の何れか１項に記載の方法。
【請求項8】
フライト季節的分類予測装置であって、ロカールデータベースからターゲットフライトに対応するターゲット出港期日を取得する取得ユニットであって、前記ターゲットフライトはターゲット航空会社の、季節的分類予測対象となる未出港フライトである取得ユニットと、
前記ターゲットフライトに対応するＮ個のデータプールを構築する構築ユニットであって、前記Ｎは２以上の正の整数である構築ユニットと、
前記ターゲット出港期日に基づいて前記ターゲットフライトに対応する第１の過去のフライトセットを決定する第１の決定ユニットであって、前記第１の過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトは何れも季節的分類されていないフライトである第１の決定ユニットと、
前記Ｎ個のデータプール及び前記各第１の過去のフライトのフライトデータに基づいて、前記各第１の過去のフライトの加重値を決定する第２の決定ユニットと、
前記各第１の過去のフライトの加重値及び前記各第１の過去のフライトの出港までの日数に基づいて、前記ターゲットフライトの季節的分類を決定する第３の決定ユニットと、を含み、
前記取得ユニットはさらに、前記第１の過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトのフライトデータを取得することを特徴とする装置。
【請求項9】
コンピュータ機器であって、メモリ、プロセッサー及びバスシステムを含み、前記メモリはプログラムを記憶し、
前記バスシステムは前記メモリと前記プロセッサーとを接続し、前記メモリと前記プロセッサーとを通信させ、
前記プロセッサーは前記メモリにおけるプログラムを実行して、プログラムコードにおける指令に基づいて請求項１～７の何れか１項に記載のフライト季節的分類の予測方法を実行することを特徴とするコンピュータ機器。
【請求項10】
マシン可読媒体であって、指令を含み、前記指令はマシンで実行されると、マシンに上記の請求項１～７の何れか１項に記載のフライト季節的分類の予測方法を実行させることを特徴とするマシン可読媒体。【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本出願は、２０２１年５月３１日にて中国特許庁に提出され、出願番号が２０２１１０６０４８１１.２であり、発明の名称が「フライト季節的分類の予測方法、装置及びマシン可読媒体」である中国特許出願の優先権を主張して、その全ての内容は本出願に援用されている。
【0002】
本出願は、航空分野に関して、特に、フライト季節的分類の予測方法、装置及びマシン可読媒体に関している。
【背景技術】
【0003】
気候条件、突発的出来事、工業・農業の生産生活、休日などの風習及び国民経済発展などの要素の周期的な影響のため、民間航空運輸業の旅客・貨物輸送量は季節的に変動する。航空運輸の分野において、出港した過去のフライトに対するピークシーズン・オフシーズンの分類は、季節的分類とも呼ばれる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
現在、主に人工で航空フライトに対して季節的分類を定量又は定性的に行っているが、人工による航空フライトの季節的分類の判定は、偏りすぎるという結果が生じやすく、航空フライトの季節的分類の精度が低い。
【0005】
本出願は、フライト季節的分類の予測方法、装置及びマシン可読媒体を提供し、季節的分類の正確性を向上するとともに、人工のフライトに対する季節的分類による偏りすぎるという現象を回避する。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本出願の実施例の第１の態様はフライト季節的分類の予測方法を提供し、
ロカールデータベースからターゲットフライトに対応するターゲット出港期日を取得するステップであって、前記ターゲットフライトはターゲット航空会社の、季節的分類予測対象となる未出港フライトであるステップと、
前記ターゲットフライトに対応するＮ個のデータプールを構築するステップであって、前記Ｎは２以上の正の整数であるステップと、
前記ターゲット出港期日に基づいて前記ターゲットフライトに対応する第１の過去のフライトセットを決定するステップであって、前記第１の過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトは何れも季節的分類されていないフライトであるステップと、
前記第１の過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトのフライトデータを取得するステップと、
前記Ｎ個のデータプール及び前記各第１の過去のフライトのフライトデータに基づいて、前記各第１の過去のフライトの加重値を決定するステップと、
前記各第１の過去のフライトの加重値及び前記各第１の過去のフライトの出港までの日数に基づいて、前記ターゲットフライトの季節的分類を決定するステップと、を含む。
ロカールデータベースからターゲットフライトに対応するターゲット出港期日を取得するステップであって、前記ターゲットフライトはターゲット航空会社の、季節的分類予測対象となる未出港フライトであるステップと、
前記ターゲットフライトに対応するＮ個のデータプールを構築するステップであって、前記Ｎは２以上の正の整数であるステップと、
前記ターゲット出港期日に基づいて前記ターゲットフライトに対応する第１の過去のフライトセットを決定するステップであって、前記第１の過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトは何れも季節的分類されていないフライトであるステップと、
前記第１の過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトのフライトデータを取得するステップと、
前記Ｎ個のデータプール及び前記各第１の過去のフライトのフライトデータに基づいて、前記各第１の過去のフライトの加重値を決定するステップと、
前記各第１の過去のフライトの加重値及び前記各第１の過去のフライトの出港までの日数に基づいて、前記ターゲットフライトの季節的分類を決定するステップと、を含む。
【0007】
本出願の第２の態様はフライト季節的分類予測装置を提供し、
ロカールデータベースからターゲットフライトに対応するターゲット出港期日を取得する取得ユニットであって、前記ターゲットフライトはターゲット航空会社の、季節的分類予測対象となる未出港フライトである取得ユニットと、
前記ターゲットフライトに対応するＮ個のデータプールを構築する構築ユニットであって、前記Ｎは２以上の正の整数である構築ユニットと、
前記ターゲット出港期日に基づいて前記ターゲットフライトに対応する第１の過去のフライトセットを決定する第１の決定ユニットであって、前記第１の過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトは何れも季節的分類されていないフライトである第１の決定ユニットと、
前記Ｎ個のデータプール及び前記各第１の過去のフライトのフライトデータに基づいて、前記各第１の過去のフライトの加重値を決定する第２の決定ユニットと、
前記各第１の過去のフライトの加重値及び前記各第１の過去のフライトの出港までの日数に基づいて、前記ターゲットフライトの季節的分類を決定する第３の決定ユニットと、を含み、
前記取得ユニットはさらに、前記第１の過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトのフライトデータを取得する。
ロカールデータベースからターゲットフライトに対応するターゲット出港期日を取得する取得ユニットであって、前記ターゲットフライトはターゲット航空会社の、季節的分類予測対象となる未出港フライトである取得ユニットと、
前記ターゲットフライトに対応するＮ個のデータプールを構築する構築ユニットであって、前記Ｎは２以上の正の整数である構築ユニットと、
前記ターゲット出港期日に基づいて前記ターゲットフライトに対応する第１の過去のフライトセットを決定する第１の決定ユニットであって、前記第１の過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトは何れも季節的分類されていないフライトである第１の決定ユニットと、
前記Ｎ個のデータプール及び前記各第１の過去のフライトのフライトデータに基づいて、前記各第１の過去のフライトの加重値を決定する第２の決定ユニットと、
前記各第１の過去のフライトの加重値及び前記各第１の過去のフライトの出港までの日数に基づいて、前記ターゲットフライトの季節的分類を決定する第３の決定ユニットと、を含み、
前記取得ユニットはさらに、前記第１の過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトのフライトデータを取得する。
【0008】
可能な設計において、前記第３の決定ユニットは具体的に、
前記各第１の過去のフライトの加重値に基づいて前記第１の過去のフライトセットの加重値総和を決定し、
前記各第１の過去のフライトの出港までの日数に基づいて前記第１の過去のフライトセットの総日数を決定し、
前記加重総和及び前記総日数に基づいて前記ターゲットフライトの季節的分類を決定する。
前記各第１の過去のフライトの加重値に基づいて前記第１の過去のフライトセットの加重値総和を決定し、
前記各第１の過去のフライトの出港までの日数に基づいて前記第１の過去のフライトセットの総日数を決定し、
前記加重総和及び前記総日数に基づいて前記ターゲットフライトの季節的分類を決定する。
【0009】
可能な設計において、前記第３の決定ユニットが前記加重総和及び前記総日数に基づいて前記ターゲットフライトの季節的分類を決定するステップは、
前記加重総和と前記総日数とを比較して、比較結果を取得するステップであって、前記比較結果は前記加重総和と前記総日数との大きさの関係を指示するステップと、
前記比較結果に基づいて前記ターゲットフライトの季節的分類を決定するステップと、を含む。
前記加重総和と前記総日数とを比較して、比較結果を取得するステップであって、前記比較結果は前記加重総和と前記総日数との大きさの関係を指示するステップと、
前記比較結果に基づいて前記ターゲットフライトの季節的分類を決定するステップと、を含む。
【0010】
可能な設計において、前記第２の決定ユニットは具体的に、
前記各第１の過去のフライトのフライトデータに基づいて、前記各第１の過去のフライトの収入データを決定し、
第１の収入データを第１のデータプールに分け、前記第１の収入データは前記各第１の過去のフライトのうちの何れか１つのフライトに対応する収入データであり、前記第１のデータプールは前記Ｎ個のデータプールのうちの、中央データと前記第１の収入データとの間の距離が最小であるデータプールであり、
前記第１のデータプールの所定加重値を決定し、
前記第１のデータプールの所定加重値を、前記第１の収入データに対応するフライトの加重値に決定する。
前記各第１の過去のフライトのフライトデータに基づいて、前記各第１の過去のフライトの収入データを決定し、
第１の収入データを第１のデータプールに分け、前記第１の収入データは前記各第１の過去のフライトのうちの何れか１つのフライトに対応する収入データであり、前記第１のデータプールは前記Ｎ個のデータプールのうちの、中央データと前記第１の収入データとの間の距離が最小であるデータプールであり、
前記第１のデータプールの所定加重値を決定し、
前記第１のデータプールの所定加重値を、前記第１の収入データに対応するフライトの加重値に決定する。
【0011】
可能な設計において、前記第１の決定ユニットは具体的に、
以下の式で、第１の期日、第２の期日、第３の期日及び第４の期日を計算する；
前記第１の期日＝前記ターゲット出港日－５２＊７＊ｉ－１；
前記第２の期日＝前記ターゲット出港日－５２＊７＊ｉ＋１；
前記第３の期日＝前記ターゲット出港日－５１＊７＊ｉ；
前記第４の期日＝前記ターゲット出港日－５３＊７＊ｉ；
そのうち、ｉ＝(１、２、３……、ｎ)であり、前記ｉは現在の年の前の年であり、
前記第１の期日、前記第２の期日、前記第３の期日及び前記第４の期日のうちの、前記ターゲットフライトに対応するフライトを前記第１の過去のフライトセットに決定する。
以下の式で、第１の期日、第２の期日、第３の期日及び第４の期日を計算する；
前記第１の期日＝前記ターゲット出港日－５２＊７＊ｉ－１；
前記第２の期日＝前記ターゲット出港日－５２＊７＊ｉ＋１；
前記第３の期日＝前記ターゲット出港日－５１＊７＊ｉ；
前記第４の期日＝前記ターゲット出港日－５３＊７＊ｉ；
そのうち、ｉ＝(１、２、３……、ｎ)であり、前記ｉは現在の年の前の年であり、
前記第１の期日、前記第２の期日、前記第３の期日及び前記第４の期日のうちの、前記ターゲットフライトに対応するフライトを前記第１の過去のフライトセットに決定する。
【0012】
可能な設計において、前記第１の決定ユニットはさらに具体的に、
以下の式で前記ターゲット履歴参照期日を計算し；
前記ターゲット履歴参照期日＝前記ターゲット出港期日－５２＊７＊ｉ；そのうち、ｉ＝(１、２、３……、ｎ)であり、前記ｉは現在の年の前の年であり、
前記ターゲット履歴参照日に基づいて、第１の期日、第２の期日、第３の期日及び第４の期日を決定し、前記第１の期日は前記ターゲット履歴参照日の前日であり、前記第２の期日は前記ターゲット履歴参照日の翌日であり、前記第３の期日は前記ターゲット履歴参照日の前週であり、前記第４の期日は前記ターゲット履歴参照日の翌週であり、
前記第１の期日、前記第２の期日、前記第３の期日及び前記第４の期日のうちの、前記ターゲットフライトに対応するフライトを前記第１の過去のフライトセットに決定する。
以下の式で前記ターゲット履歴参照期日を計算し；
前記ターゲット履歴参照期日＝前記ターゲット出港期日－５２＊７＊ｉ；そのうち、ｉ＝(１、２、３……、ｎ)であり、前記ｉは現在の年の前の年であり、
前記ターゲット履歴参照日に基づいて、第１の期日、第２の期日、第３の期日及び第４の期日を決定し、前記第１の期日は前記ターゲット履歴参照日の前日であり、前記第２の期日は前記ターゲット履歴参照日の翌日であり、前記第３の期日は前記ターゲット履歴参照日の前週であり、前記第４の期日は前記ターゲット履歴参照日の翌週であり、
前記第１の期日、前記第２の期日、前記第３の期日及び前記第４の期日のうちの、前記ターゲットフライトに対応するフライトを前記第１の過去のフライトセットに決定する。
【0013】
可能な設計において、前記構築ユニットは具体的に、
前記ターゲットフライトに対応する第２の過去のフライトセットにおける各第２の過去のフライトのフライトデータを取得するステップ１と、
前記各第２の過去のフライトのフライトデータに基づいて前記各第２の過去のフライトの収入データを計算するステップ２と、
第２の収入データを第２のデータプールの中央データに決定するステップ３であって、前記第２の収入データは第１のフライトに対応する収入データであり、前記第１のフライトは前記第２の過去のフライトセットにおける何れか１つのフライトであり、前記第２のデータプールは前記Ｎ個のデータプールのうちの何れか１つであるステップ３と、
第３の収入データと前記第２の収入データとの距離を計算するステップ４であって、前記第３の収入データはフライトサブセットにおける何れか１つのフライトに対応する収入データであり、前記フライトサブセットは前記第２の過去のフライトセットのうちの、前記第１のフライトを除いたフライトセットであるステップ４と、
第４の収入データを前記第２のデータプールに分けるステップ５であって、前記第４の収入データは第２のフライトに対応する収入データであり、前記第２のフライトは前記フライトサブセットにおける、前記第２の収入データに最も近い収入データに対応するフライトであるステップ５と、
分けられた前記第２のデータプールの中央データを計算するステップ６と、を実行し、
前記第２の過去のフライトセットにおける各第２の過去のフライトに対応する収入データが何れも前記Ｎ個のデータプールに分けられるまで、ステップ３～ステップ６を繰り返して実行する。
前記ターゲットフライトに対応する第２の過去のフライトセットにおける各第２の過去のフライトのフライトデータを取得するステップ１と、
前記各第２の過去のフライトのフライトデータに基づいて前記各第２の過去のフライトの収入データを計算するステップ２と、
第２の収入データを第２のデータプールの中央データに決定するステップ３であって、前記第２の収入データは第１のフライトに対応する収入データであり、前記第１のフライトは前記第２の過去のフライトセットにおける何れか１つのフライトであり、前記第２のデータプールは前記Ｎ個のデータプールのうちの何れか１つであるステップ３と、
第３の収入データと前記第２の収入データとの距離を計算するステップ４であって、前記第３の収入データはフライトサブセットにおける何れか１つのフライトに対応する収入データであり、前記フライトサブセットは前記第２の過去のフライトセットのうちの、前記第１のフライトを除いたフライトセットであるステップ４と、
第４の収入データを前記第２のデータプールに分けるステップ５であって、前記第４の収入データは第２のフライトに対応する収入データであり、前記第２のフライトは前記フライトサブセットにおける、前記第２の収入データに最も近い収入データに対応するフライトであるステップ５と、
分けられた前記第２のデータプールの中央データを計算するステップ６と、を実行し、
前記第２の過去のフライトセットにおける各第２の過去のフライトに対応する収入データが何れも前記Ｎ個のデータプールに分けられるまで、ステップ３～ステップ６を繰り返して実行する。
【0014】
本出願の第３の態様はコンピュータ機器を提供し、メモリ、プロセッサー及びバスシステムを含み、メモリはプログラムを記憶し、バスシステムはメモリとプロセッサーとを接続しメモリとプロセッサーとを通信させ、プロセッサーは前記メモリにおけるプログラムを実行して、プログラムコードにおける指令に基づいて上記の第１の態様に記載のフライト季節的分類の予測方法を実行する。
【0015】
本出願の実施例の第４の態様はマシン可読媒体を提供し、指令を含み、前記指令はマシンで実行されると、マシンに、上記の各態様に記載のフライト季節的分類の予測方法のステップを実行させる。
【発明の効果】
【0016】
以上から分かるように、本出願が提供する実施例において、ターゲットフライトの季節的分類を決定する際、フライト季節的分類予測装置はターゲットフライトのターゲット出港期日を取得して、ターゲットフライトに対応するＮ個のデータプールを構築して変更し、ターゲット出港期日に基づいて第１の過去のフライトセットを決定して、当該第１の過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトのフライトデータに基づいて、各第１の過去のフライトの加重値を決定し、最後、第１の過去のフライトの加重値及び各第１の過去のフライトの出港までの日数に基づいて、ターゲットフライト的季節的分類を決定し、従来の、人工のフライトに対する季節的分類に対して、季節的分類の正確性を向上して、人工のフライトに対する季節的分類による偏りすぎるという現象を回避する。
【図面の簡単な説明】
【0017】
図面を結合して、以下の具体的な実施形態を参照し、本出願の各実施例の上記及び他の特徴、利点、態様はより明瞭になる。図面において、同様又は類似の符号は同様又は類似の要素を示す。ここで、図面は概略的なものであり、原本及び要素は必ずしも縮尺通りに描かれるわけではない。
【図1】本出願の実施例が提供するフライト季節的分類の予測方法のフロー概略図である。
【図2】本出願の実施例が提供するフライト季節的分類予測装置の仮想構造概略図である。
【図3】本出願の実施例が提供するマシン可読媒体の構造概略図である。
【図4】本出願の実施例が提供するサーバーのハードウェア構造概略図である。
【発明を実施するための形態】
【0018】
以下、図面を参照して、本出願の実施例をより詳しく記載する。図面は本出願のいくつかの実施例を示すが、本出願はここに記載の実施例に限定されず、各種の形態で実現されてもよく、これらの実施例を提供することで、本出願をより徹底且つ完全に理解する。ここで、本出願の図面及び実施例は本出願の保護範囲を限定せず、ただ例示的なものである。
【0019】
本出願における用語「包含」及びその変形は開放的な包含であり、即ち、「包含するが、これに限定されていない」ことを意味する。用語「基づく」は、「少なくとも部分的に基づく」ことを意味する。用語「１つの実施例」は「少なくとも１つの実施例」を示し、用語「別の実施例」は「少なくとも１つの別の実施例」を示し、用語「いくつかの実施例」は「少なくともいくつかの実施例」を示す。他の用語の関連定義は、以下の記載から与えられる。
【0020】
ここで、本出願に言及されている「第１」、「第２」などの概念はただ異なる装置、モジュール又はユニットを区別するためのものであり、これらの装置、モジュール又はユニットが実行する機能の順序又は相互依存関係を限定していない。
【0021】
ここで、本出願に言及されている「１つ」、「複数」の修飾は限定的なものではなく、概略的なものであり、当業者であれば理解できるように、明細書において、特に明示的に指摘がない限り、「１つ又は複数」として理解される。
【0022】
まず、本出願の実施例の専用用語を説明する。
【0023】
収益管理システムはフライトプラン、在庫、出港及び運賃データを使用して、予測・最適化モデルに基づいて、未出港のフライトの在庫を自動に管理するシステムである。
【0024】
市場需要値は、旅客が購入能力及び実際購入需要を具備する需要であり、収益管理システムにおける出力値として、実際の注文が生じても良いし、生じていなくてもよい。
【0025】
出港までの日数（Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｄａｙｓ、Ｎｄｏ）：システム期日（即ち、現在期日）が、フライトのフライトセグメントの出港までの日数であり、例えば、現在期日は２０２１年４月２６日であり、出港期日は２０２１年５月１日であれば、当該Ｎｄｏは５日である。
【0026】
データ取り込みポイント（Ｄａｔａ ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ ｐｏｉｎｔｓ、Ｄｃｐ）：出港までの日数によって决定され、出港までの日数と一々対応関係にあり、例えば、当該データ取り込みポイントを２４個（Ｄｃｐ１、Ｄｃｐ２、……、Ｄｃｐ２４）に設置し、出港までの日数を３６５日に設置し、当該データ取り込みポイントは出港までの日数に一々対応し、データ取り込みポイントＤｃｐ１は３６５日の出港までの日数に対応し、Ｄｃｐ２４は１日の出港までの日数に対応し、ここで、上記のデータ取り込みポイントの数、出港までの日数の日数、及びデータ取り込みポイントと出港までの日数の日数との間の対応関係は例示に過ぎず、具体的に限定しない。
【0027】
ＤＯＷ：Ｄａｙ Ｏｆ Ｗｅｅｋ、広義的に曜日である。
【0028】
以下、フライト季節的分類予測装置の角度から、本出願が提供するフライト季節の分類の予測方法を説明し、図１を参照し、本出願の実施例が提供するフライト季節的分類の予測方法のフロー概略図であり、以下のステップを含み、
１０１：ロカールデータベースから、ターゲットフライトに対応するターゲット出港期日を取得する。
１０１：ロカールデータベースから、ターゲットフライトに対応するターゲット出港期日を取得する。
【0029】
本実施例において、フライト季節的分類予測装置は、ロカールデータベースからターゲットフライトに対応するターゲット出港期日を取得し、当該ターゲットフライトはターゲット航空会社の、季節的分類予測対象となる未出港フライトである。ここで、所定の航空会社（即ち、ターゲット航空会社）のフライトデータはロカールデータベースに記憶され、フライト制御システムには、所定の航空公司の全量又は増分のフライトデータが含まれ、所定の時間ごとにフライト制御システムから所定の航空公司の全量又は増分のフライトデータを取得するように設置され、例えば、２４時間ごとに１回取得する。当該フライトデータは、フライトナンバー、フライト出港期日、ＤＣＰ及び対応するフライト出港までの日数、各キャビン予約値及び対応する運賃値を含むが、これらに限定されない。従って、当該フライト季節的分類予測装置はロカールデータベースから当該ターゲットフライトに対応するターゲット出港期日を直接取得できる。
【0030】
ここで、以上はターゲットフライトを例として説明したが、無論、直接的にフライトセグメントを例として説明してもよく、当該ターゲットフライトには少なくとも１つのフライトセグメントが含まれ、フライトセグメントは、旅客の航程を構成できるフライトセグメントであり、例えば、当該ターゲットフライトは北京－上海－サンフランシスコに対応するフライトであれば、旅客の航程は、北京－上海、上海－サンフランシスコ及び北京－サンフランシスコという３つの可能性があり、即ち、当該ターゲットフライトは、北京－上海のフライトセグメント、上海－サンフランシスコのフライトセグメント及び北京－サンフランシスコのフライトセグメントという３つのフライトセグメントを含む。
【0031】
１０２：ターゲットフライトに対応するＮ個のデータプールを構築する。
【0032】
本実施例において、フライト季節的分類予測装置は、ターゲットフライトに対応するＮ個のデータプールを構築し、Ｎは２以上の正の整数である。本出願において、Ｎの数を７に設定し、７つのデータプールを、ピークシーズン１（ｐｅａｋと記す）、ピークシーズン２（ｐｅａｋ１と記す）、オフピークシーズン１（ｐｅａｋ２と記す）、オフピークシーズン２（ｏｆｆｐｅａｋ２と記す）、オフシーズン１（ｏｆｆｐｅａｋ１と記す）、オフシーズン２（ｏｆｆｐｅａｋと記す）及び未分類データプールｄｅｆａｕｌｔと記し、ここで、データプールの数及びデータプールの分類は例示に過ぎず、具体的に限定しない。
【0033】
１つの実施例において、フライト季節的分類予測装置がターゲットフライトに対応するＮ個のデータプールを構築するステップは以下のステップを含み、
ステップ１：ターゲットフライトに対応する第２の過去のフライトセットにおける各第２の過去のフライトのフライトデータを取得する。
当該ステップでは、フライト季節的分類予測装置はまず、ロカールデータベースからターゲットフライトに対応する第２の過去のフライトセットにおける各第２の過去のフライトのフライトデータを取得し、また、当該ターゲットフライトに対応する第２の過去のフライトセットは、現在期日から前の３年間（無論、他の期間、例えば４年であってもよく、具体的に限定しない）において、現在期日に関連付けられた出港したフライトであり、例えば、ターゲットフライトは２０２１年４月２５日中のあるフライトであり、４月２５日は日曜日であれば、当該第２の過去のフライトセットにおいて、過去の３年間の全ての日曜日のうちの、当該ターゲットフライトに対応するフライトのセットである。
ステップ２：各第２の過去のフライトのフライトデータに基づいて各第２の過去のフライトの収入データを計算する。
当該ステップでは、フライト季節的分類予測装置は以下の式で計算する：
そのうち、
は各第２の過去のフライトのうちの第ｘ番目のフライトの収入データであり、ｉはキャビンであり、ｋはキャビンの総数であり、
は第ｉ番目のキャビンの予約であり、
は第ｉ番目のキャビンの料金である。
ステップ３：第２の収入データを第２のデータプールの中央データに決定し、第２の収入データは第１のフライトに対応する収入データであり、第１のフライトは第２の過去のフライトセットにおける何れか１つのフライトであり、第２のデータプールはＮ個のデータプールのうちの何れか１つである。
当該ステップでは、フライト季節的分類予測装置は第２の収入データを第２のデータプールの中央データに決定し、当該第２の収入データは第１のフライトの収入データであり、当該第１のフライトは第２の過去のフライトセットにおける何れか１つのフライトであり、当該第２のデータプールはＮ個のデータプールのうちの何れか１つであり、つまり、ここで、Ｎ個の過去のフライトに対応する収入データをＮ個のデータプールの中央データとしてランダムに選択してもよい。
ステップ４：第３の収入データと第２の収入データとの第１の距離を計算し、第３の収入データはフライトサブセットにおける何れか１つのフライトに対応する収入データであり、フライトサブセットは第２の過去のフライトセットのうちの、第１のフライトを除いたフライトセットである。
当該ステップでは、フライト季節的分類予測装置は以下の式で第３の収入データとＮ個のデータプールの中央データとの間の距離を計算する：
そのうち、
は第２の収入データｉと第３の収入データｊとの間の距離であり、第３の収入データｊはフライトサブセットにおける何れか１つのフライトに対応する収入データであり、
は第３の収入データの重みであり、
は第２の収入データの市場需要値であり、
は第３の収入データに対応する市場需要値である。
ステップ５：第４の収入データを第２のデータプールに分け、第４の収入データは第２のフライトに対応する収入データであり、第２のフライトはフライトサブセットにおける、第２の収入データに最も近い収入データに対応するフライトである。
当該ステップでは、フライト季節的分類予測装置は第４の収入データを第１のデータプールに分け、当該第４の収入データは第２のフライトに対応する収入データであり、当該第２のフライトは、フライトサブセットにおける、第２の収入データに最も近い収入データに対応するフライトであり、つまり、フライトサブセットにおける各フライトを各フライトに最も近いデータプールにそれぞれ分ける。
ステップ６：分けられた第２のデータプールの中央データを計算する；
当該ステップでは、フライト季節的分類予測装置は以下の式で第２のデータプールの中央データを計算する：
そのうち、
は第４の収入データを第２のデータプールに分けた後、ターゲットデータプールの中央データであり、
は第４の収入を第２のデータプールに分ける前、ターゲットデータの中央データであり、ｍは第４の収入を第２のデータプールに入力して分ける前、ターゲットデータプールの中央データの数であり、
は第２のデータプールにおける何れか１つの収入データに対応する市場需要値である。
そして、第２の過去のフライトセットにおける各第２の過去のフライトに対応する収入データが何れもＮ個のデータプールに分けられるまで、ステップ３～ステップ６を繰り返して実行する。
ステップ１：ターゲットフライトに対応する第２の過去のフライトセットにおける各第２の過去のフライトのフライトデータを取得する。
当該ステップでは、フライト季節的分類予測装置はまず、ロカールデータベースからターゲットフライトに対応する第２の過去のフライトセットにおける各第２の過去のフライトのフライトデータを取得し、また、当該ターゲットフライトに対応する第２の過去のフライトセットは、現在期日から前の３年間（無論、他の期間、例えば４年であってもよく、具体的に限定しない）において、現在期日に関連付けられた出港したフライトであり、例えば、ターゲットフライトは２０２１年４月２５日中のあるフライトであり、４月２５日は日曜日であれば、当該第２の過去のフライトセットにおいて、過去の３年間の全ての日曜日のうちの、当該ターゲットフライトに対応するフライトのセットである。
ステップ２：各第２の過去のフライトのフライトデータに基づいて各第２の過去のフライトの収入データを計算する。
当該ステップでは、フライト季節的分類予測装置は以下の式で計算する：
【数1】
【数2】
【数3】
【数4】
ステップ３：第２の収入データを第２のデータプールの中央データに決定し、第２の収入データは第１のフライトに対応する収入データであり、第１のフライトは第２の過去のフライトセットにおける何れか１つのフライトであり、第２のデータプールはＮ個のデータプールのうちの何れか１つである。
当該ステップでは、フライト季節的分類予測装置は第２の収入データを第２のデータプールの中央データに決定し、当該第２の収入データは第１のフライトの収入データであり、当該第１のフライトは第２の過去のフライトセットにおける何れか１つのフライトであり、当該第２のデータプールはＮ個のデータプールのうちの何れか１つであり、つまり、ここで、Ｎ個の過去のフライトに対応する収入データをＮ個のデータプールの中央データとしてランダムに選択してもよい。
ステップ４：第３の収入データと第２の収入データとの第１の距離を計算し、第３の収入データはフライトサブセットにおける何れか１つのフライトに対応する収入データであり、フライトサブセットは第２の過去のフライトセットのうちの、第１のフライトを除いたフライトセットである。
当該ステップでは、フライト季節的分類予測装置は以下の式で第３の収入データとＮ個のデータプールの中央データとの間の距離を計算する：
【数5】
【数6】
【数7】
【数8】
【数9】
ステップ５：第４の収入データを第２のデータプールに分け、第４の収入データは第２のフライトに対応する収入データであり、第２のフライトはフライトサブセットにおける、第２の収入データに最も近い収入データに対応するフライトである。
当該ステップでは、フライト季節的分類予測装置は第４の収入データを第１のデータプールに分け、当該第４の収入データは第２のフライトに対応する収入データであり、当該第２のフライトは、フライトサブセットにおける、第２の収入データに最も近い収入データに対応するフライトであり、つまり、フライトサブセットにおける各フライトを各フライトに最も近いデータプールにそれぞれ分ける。
ステップ６：分けられた第２のデータプールの中央データを計算する；
当該ステップでは、フライト季節的分類予測装置は以下の式で第２のデータプールの中央データを計算する：
【数10】
【数11】
【数12】
【数13】
そして、第２の過去のフライトセットにおける各第２の過去のフライトに対応する収入データが何れもＮ個のデータプールに分けられるまで、ステップ３～ステップ６を繰り返して実行する。
【0034】
ここで、市場需要値は、旅客が購入能力及び実際の購入需要を具備する需要であり、実際の注文が生じてもよいし、生じなくてもよく、収益管理システムにおいて、制限アルゴリズム計算モデルを使用して市場需要値を出力し、当該市場需要値は市場動向判定、市場ピークシーズン・オフシーズン区分に大幅に適用され、且つ収益管理システムコアアルゴリズムサブシステム最適化モジュールに適用される重要な入力値であり、収益管理システムは、航空会社がフライトプラン、在庫、出港及び運賃データを使用して、未出港フライトの在庫を自動に管理する自動化管理システムである。ここで、フライトの市場需要値の取得方式を具体的に限定せず、例えば、ターゲット航空会社の所定フライトのフライト情報を取得し、フライト情報に基づいて在庫データを取得し、当該在庫データは具体的に、出港したフライト在庫情報及び未出港フライト在庫情報を含み、出港したフライトの在庫データは、所定フライトの、現在期日を基準とする過去３年間の出港したフライトのフライト在庫データであり、未出港フライトの在庫データは、所定フライトの、現在期日を基準とする将来１年間のフライト在庫データであり、在庫データに基づいて所定フライトの所定キャビンの販売状態を判定する。ターゲット航空会社に対応するデータ取り込みポイント、所定航空公司のフライト情報、所定フライトの在庫データなどに基づいて所定フライトの所定キャビンの販売状態を認識し、販売状態はキャビンロック、キャビンオープンなどを含み、最後、所定アルゴリズムに基づいて販売状態を処理して、所定フライトの市場需要値を取得する。
【0035】
ここで、所定キャビンの利用可能な座席数が０以下であり、利用可能な状態は閉鎖であれば、所定キャビンは販売不可状態にあり、即ち、キャビンロックであり、所定キャビンの利用可能な座席数が０を超え、利用可能な状態は閉鎖であれば、所定キャビンは販売不可状態にあり、即ち、キャビンロックであり、所定キャビンの利用可能な座席数が０を超え、利用可能な状態は開放であれば、所定キャビンは販売可能状態にあり、即ち、キャビンオープンである。
【0036】
以下、如何に所定アルゴリズムに基づいて販売状態を処理して、所定フライトの期間需要値を取得するかを説明する。
データ取り込みポイントＤＣＰ(ｎ＋１)の販売状態がキャビンオープンであり、且つデータ取り込みポイントＤＣＰ(ｎ)の販売状態がキャビンオープンである場合、
データ取り込みポイント(ｎ＋１)に対して、データ取り込みポイント(ｎ) の予約数が増えると、以下の式でデータ取り込みポイントＤＣＰ(ｎ＋１)の市場需要値を計算する：
市場需要値ＤＣＰ(ｎ＋１)＝市場需要値ＤＣＰ(ｎ)＋予約値増加変更値ＤＣＰ(ｎ)；そのうち、予約増加変更値＝実際予約値ＤＣＰ(ｎ＋１)－実際予約値ＤＣＰ(ｎ)。
データ取り込みポイントＤＣＰ(ｎ＋１)の販売状態がキャビンオープンであり、且つデータ取り込みポイントＤＣＰ(ｎ)の販売状態がキャビンオープンである場合、
データ取り込みポイント(ｎ＋１)に対して、データ取り込みポイント(ｎ) の予約数が増えると、以下の式でデータ取り込みポイントＤＣＰ(ｎ＋１)の市場需要値を計算する：
市場需要値ＤＣＰ(ｎ＋１)＝市場需要値ＤＣＰ(ｎ)＋予約値増加変更値ＤＣＰ(ｎ)；そのうち、予約増加変更値＝実際予約値ＤＣＰ(ｎ＋１)－実際予約値ＤＣＰ(ｎ)。
【0037】
データ取り込みポイント(ｎ＋１)に対して、データ取り込みポイント(ｎ) の予約数が減ると、以下の式でデータ取り込みポイントＤＣＰ(ｎ＋１)の市場需要値を計算する：
市場需要値ＤＣＰ(ｎ＋１)＝市場需要値ＤＣＰ(ｎ)＋予約減少変更値ＤＣＰ(ｎ)；そのうち、予約減少変更値＝(実際予約値ＤＣＰ(ｎ＋１)ｘ市場需要値(ｎ))／実際予約値ＤＣＰ(ｎ)－市場需要値(ｎ)。
市場需要値ＤＣＰ(ｎ＋１)＝市場需要値ＤＣＰ(ｎ)＋予約減少変更値ＤＣＰ(ｎ)；そのうち、予約減少変更値＝(実際予約値ＤＣＰ(ｎ＋１)ｘ市場需要値(ｎ))／実際予約値ＤＣＰ(ｎ)－市場需要値(ｎ)。
【0038】
データ取り込みポイントＤＣＰ(ｎ＋１)の販売状態はキャビンロックであり、且つデータ取り込みポイントＤＣＰ(ｎ)の販売状態はキャビンオープンである場合、
データ取り込みポイント(ｎ＋１)に対して、データ取り込みポイント(ｎ)の予約数が減ると、以下の式で計算する：
市場需要値ＤＣＰ(ｎ＋１)＝市場需要値ＤＣＰ(ｎ)＋予約減少変更値ＤＣＰ(ｎ)；そのうち、予約減少変更値＝(実際予約値ＤＣＰ(ｎ＋１)＊市場需要値(ｎ))／実際予約値ＤＣＰ(ｎ)－市場需要値(ｎ)。ここで、上記の市場需要値の計算は反復する過程であり、即ち、ＤＣＰ(１)の市場需要値が実際予約値に等しく、ＤＣＰ＋＝１の市場需要値を反復計算する。
データ取り込みポイント(ｎ＋１)に対して、データ取り込みポイント(ｎ)の予約数が減ると、以下の式で計算する：
市場需要値ＤＣＰ(ｎ＋１)＝市場需要値ＤＣＰ(ｎ)＋予約減少変更値ＤＣＰ(ｎ)；そのうち、予約減少変更値＝(実際予約値ＤＣＰ(ｎ＋１)＊市場需要値(ｎ))／実際予約値ＤＣＰ(ｎ)－市場需要値(ｎ)。ここで、上記の市場需要値の計算は反復する過程であり、即ち、ＤＣＰ(１)の市場需要値が実際予約値に等しく、ＤＣＰ＋＝１の市場需要値を反復計算する。
【0039】
１０３：ターゲット出港期日に基づいてターゲットフライトに対応する第１の過去のフライトセットを決定する。
【0040】
本実施例において、フライト季節的分類予測装置はターゲット出港期日に基づいてターゲットフライトに対応する第１の過去のフライトセットを決定する。具体的に、以下の２つの方式で決定する：
１、以下の式で第１の期日、第２の期日、第３の期日及び第４の期日を計算する：
第１の期日＝前記ターゲット出港日－５２＊７＊ｉ－１；
第２の期日＝前記ターゲット出港日－５２＊７＊ｉ＋１；
第３の期日＝前記ターゲット出港日－５１＊７＊ｉ；
第４の期日＝前記ターゲット出港日－５３＊７＊ｉ；
そのうち、ｉ＝(１、２、３……、ｎ)であり、ｉは現在年の前の年であり、例えば、現在年は２０２１年であれば、ｉは２０２１年の前の複数の年、例えば２０２０年、２０１９年、２０１８年などであってもよい；
第１の期日、第２の期日、第３の期日及び第４の期日のうちの、ターゲットフライトに対応するフライトを第１の過去のフライトセットに決定する。以下、例を挙げて説明する：
例えば、ターゲット出港期日は２０２０年１２月３０日であれば、第１の期日は２０１９年１２月３１日であり、第２の期日は２０２０年１月２日であり、第３の期日及び第４の期日は、ターゲット出港期日と同一ＤＯＷの期日であり、第３の期日は２０１９年１２月２５日であり、第４の期日は２０２０年１月８日である。当該第１の過去のフライトセットは２０１９年１２月３１日、２０２０年１月２日、２０１９年１２月２５日及び２０２０年１月８日のうちの、当該ターゲットフライトに対応するフライトのセットである。
１、以下の式で第１の期日、第２の期日、第３の期日及び第４の期日を計算する：
第１の期日＝前記ターゲット出港日－５２＊７＊ｉ－１；
第２の期日＝前記ターゲット出港日－５２＊７＊ｉ＋１；
第３の期日＝前記ターゲット出港日－５１＊７＊ｉ；
第４の期日＝前記ターゲット出港日－５３＊７＊ｉ；
そのうち、ｉ＝(１、２、３……、ｎ)であり、ｉは現在年の前の年であり、例えば、現在年は２０２１年であれば、ｉは２０２１年の前の複数の年、例えば２０２０年、２０１９年、２０１８年などであってもよい；
第１の期日、第２の期日、第３の期日及び第４の期日のうちの、ターゲットフライトに対応するフライトを第１の過去のフライトセットに決定する。以下、例を挙げて説明する：
例えば、ターゲット出港期日は２０２０年１２月３０日であれば、第１の期日は２０１９年１２月３１日であり、第２の期日は２０２０年１月２日であり、第３の期日及び第４の期日は、ターゲット出港期日と同一ＤＯＷの期日であり、第３の期日は２０１９年１２月２５日であり、第４の期日は２０２０年１月８日である。当該第１の過去のフライトセットは２０１９年１２月３１日、２０２０年１月２日、２０１９年１２月２５日及び２０２０年１月８日のうちの、当該ターゲットフライトに対応するフライトのセットである。
【0041】
２、ターゲット履歴参照期日の計算によって、ターゲットフライトに対応する第１の過去のフライトセットを決定する：
以下の式でターゲット履歴参照期日を計算する：
ターゲット履歴参照期日＝ターゲット出港期日－５２＊７＊ｉ；そのうち、ｉ＝(１、２、３……、ｎ)であり、ｉは現在の年の前の年である；
ターゲット履歴参照日に基づいて第１の期日、第２の期日、第３の期日及び第４の期日を決定し、前記第１の期日はターゲット履歴参照日の前日であり、第２の期日はターゲット履歴参照日の翌日であり、第３の期日はターゲット履歴参照日の前週であり、第４の期日はターゲット履歴参照日の翌週である；
第１の期日、第２の期日、第３の期日及び第４の期日のうちの、ターゲットフライトに対応するフライトを第１の過去のフライトセットに決定する。以下、例を挙げて説明する。
例えば、当該ターゲット出港日は２０２０年１２月３０日であり、ターゲット履歴参照期日＝２０２０／１２／３０－５２＊７＊１＝２０２０／１／１であり、対応するＤＯＷは水曜日であり、ターゲット履歴参照期日の前日の期日は２０１９年１２月３１日（即ち、第１の期日は２０１９年１２月３１日である）であり、ターゲット履歴参照期日の翌日の期日は２０２０年１月２日（即ち、第２の期日は２０２０年１月２日である）であり、参照日の前週の同一ＤＯＷの期日は２０１９年１２月２５日（即ち、第３の期日は２０１９年１２月２５日である）であり、参照日の翌週の同一ＤＯＷの期日は２０２０年１月８日（即ち、第４の期日は２０２０年１月８日である）であり、当該第１の過去のフライトセットは２０１９年１２月３１日、２０２０年１月２日、２０１９年１２月２５日及び２０２０年１月８日のうちの、当該ターゲットフライトに対応するフライトのセットである。
以下の式でターゲット履歴参照期日を計算する：
ターゲット履歴参照期日＝ターゲット出港期日－５２＊７＊ｉ；そのうち、ｉ＝(１、２、３……、ｎ)であり、ｉは現在の年の前の年である；
ターゲット履歴参照日に基づいて第１の期日、第２の期日、第３の期日及び第４の期日を決定し、前記第１の期日はターゲット履歴参照日の前日であり、第２の期日はターゲット履歴参照日の翌日であり、第３の期日はターゲット履歴参照日の前週であり、第４の期日はターゲット履歴参照日の翌週である；
第１の期日、第２の期日、第３の期日及び第４の期日のうちの、ターゲットフライトに対応するフライトを第１の過去のフライトセットに決定する。以下、例を挙げて説明する。
例えば、当該ターゲット出港日は２０２０年１２月３０日であり、ターゲット履歴参照期日＝２０２０／１２／３０－５２＊７＊１＝２０２０／１／１であり、対応するＤＯＷは水曜日であり、ターゲット履歴参照期日の前日の期日は２０１９年１２月３１日（即ち、第１の期日は２０１９年１２月３１日である）であり、ターゲット履歴参照期日の翌日の期日は２０２０年１月２日（即ち、第２の期日は２０２０年１月２日である）であり、参照日の前週の同一ＤＯＷの期日は２０１９年１２月２５日（即ち、第３の期日は２０１９年１２月２５日である）であり、参照日の翌週の同一ＤＯＷの期日は２０２０年１月８日（即ち、第４の期日は２０２０年１月８日である）であり、当該第１の過去のフライトセットは２０１９年１２月３１日、２０２０年１月２日、２０１９年１２月２５日及び２０２０年１月８日のうちの、当該ターゲットフライトに対応するフライトのセットである。
【0042】
１０４：第１の過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトのフライトデータを取得する。
【0043】
本実施例において、第１の過去のフライトセットを決定した後、フライト季節的分類予測装置はロカールデータベースから当該第１の過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトのフライトデータを取得する。ここで、ステップ１０１によってターゲット出港期日を取得し、ステップ１０２によってＮ個のデータプールを構築し、ステップ１０３～ステップ１０４によって第１の過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトのフライトデータを取得する。但し、ステップ１０１、ステップ１０２、ステップ１０３～ステップ１０４の間の実行順序は限定されず、ステップ１０１を最初に実行してもよいし、ステップ１０２を最初に実行してもよいし、ステップ１０３～ステップ１０４を最初に実行し、又は同時に実行してもよく、具体的に限定しない。
【0044】
１０５：Ｎ個のデータプール及び各第１の過去のフライトのフライトデータに基づいて各第１の過去のフライトの加重値を決定する。
【0045】
本実施例において、フライト季節的分類予測装置はＮ個のデータプール及び各第１の過去のフライトのフライトデータに基づいて各第１の過去のフライトの加重値を決定し、具体的に、まず、各第１の過去のフライトのフライトデータに基づいて各第１の過去のフライトの収入データ（上記のステップ１０２では、収入データの計算を既に詳しく説明したため、ここで、贅言しない）を決定した後、第１の収入データを第１のデータプールに分け、当該第１の収入データは各第１の過去のフライトのうちの何れか１つのフライトに対応する収入データであり、第１のデータプールはＮ個のデータプールのうちの、中央データと第１の収入データとの間の距離が最小であるデータプールであり、当該第１のデータプールの所定加重値を決定して、当該第１のデータプールの所定加重値を第１の収入データに対応するフライトの加重値に決定する。つまり、各第１の過去のフライトに対応する収入データを、距離が最も近いデータプールに分けて、対応するデータプールの所定加重値を当該各第１の過去のフライトの加重値に決定する。
【0046】
ここで、ロカールデータベースには、Ｎ個のデータプールのうちの各データプールの所定加重値がデフォルトに記憶され、本出願において、Ｎを７（無論、他の数値であってもよく、具体的に限定しない）に設定し、当該７つのデータプールの所定加重値は、ｐｅａｋ＝３、ｐｅａｋ１＝２、ｐｅａｋ２＝１、ｄｅｆａｕｌｔ＝０、ｏｆｆ－ｐｅａｋ２＝－１、ｏｆｆ－ｐｅａｋ１＝－２、ｏｆｆ－ｐｅａｋ＝－３にそれぞれ設定され、各第１の過去のフライトに対応する収入データを７つの数値に分けた後、データプールの所定加重値を、当該データプールに分けられた第１の過去のフライトの加重値に決定し、ここで、当該第１の過去のフライトセットに、季節的分類済みのフライトが存在すると、当該フライトの加重値を０に決定する。
【0047】
１０６：各第１の過去のフライトの加重値及び各第１の過去のフライトの出港までの日数に基づいてターゲットフライトの季節的分類を決定する。
【0048】
本実施例において、フライト季節的分類予測装置は各第１の過去のフライトの加重値に基づいて第１の過去のフライトセット的加重総和を決定して、当該各第１の過去のフライトの出港までの日数に基づいて第１の過去のフライトセットの総日数を決定し、最後、加重総和及び総日数に基づいてターゲットフライトの季節的分類を決定する。１つの実施例において、フライト季節的分類予測装置は加重総和及び総日数に基づいてターゲットフライトの季節的分類を決定するステップは、加重総和と総日数とを比較して、比較結果を取得するステップであって、比較結果は加重総和と総日数との大きさの関係を指示するステップと、比較結果に基づいてターゲットフライトの季節的分類を決定するステップと、を含む。
【0049】
本実施例において、第１の過去のフライトセットの加重総和をフィールド
として定義し、第１の過去のフライトセットの総日数を
として定義し、そして、
との大きさの関係を比較し、当該大きさの関係に基づいてターゲットフライトの季節的分類を決定し、以下、
との大きさの関係の比較及び具体的な季節的分類を説明する。
であれば、ターゲットをｐｅａｋに割り当て、即ち、当該ターゲットフライトの季節的分類はピークシーズン１であり、
であれば、ターゲットフライトをｐｅａｋ１に割り当て、即ち、当該ターゲットフライトの季節的分類はピークシーズン２であり、
であれば、ターゲットフライトをｐｅａｋ２に割り当て、即ち、当該ターゲットフライトの季節的分類はオフピークシーズン１であり、
であれば、ターゲットフライトをｏｆｆ－ｐｅａｋに割り当て、即ち、当該ターゲットフライトの季節的分類はオフシーズン２であり、
であれば、ターゲットフライトをｏｆｆ－ｐｅａｋ１に割り当て、即ち、当該ターゲットフライトの季節的分類はオフシーズン１であり、
であれば、ターゲットフライトをｏｆｆ－ｐｅａｋ２に割り当て、即ち、当該ターゲットフライトの季節的分類はオフピークシーズン２である。
【数14】
【数15】
【数16】
【数17】
【数18】
【数19】
【数20】
【数21】
【数22】
【数23】
【0050】
以上から分かるように、本出願が提供する実施例において、ターゲットフライトの季節的分類を決定する際、フライト季節的分類予測装置はターゲットフライトのターゲット出港期日を取得して、ターゲットフライトに対応するＮ個のデータプールを構築して変更し、ターゲット出港期日に基づいて第１の過去のフライトセットを決定して、当該第１の過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトのフライトデータに基づいて、各第１の過去のフライトの加重値を決定し、最後、第１の過去のフライトの加重値及び各第１の過去のフライトの出港までの日数に基づいて、ターゲットフライト的季節的分類を決定し、従来の、人工のフライトに対する季節的分類に対して、季節的分類の正確性を向上して、人工のフライトに対する季節的分類による偏りすぎるという現象を回避する。
【0051】
図面におけるフローチャート及びブロック図は、本出願の各種実施例のシステム、方法及びコンピュータプログラムによる実現可能なシステムアーキテクチャ、機能及び操作を示す。これについて、フローチャート又はブロック図における各ブロックは１つのモジュール、プログラムセグメント、又はコードの一部を代表し、当該モジュール、プログラムセグメント、又はコードの一部は、所定の論理機能を実現する１つ又は複数の実行可能な指令を含む。また、いくつかの代わりとしての実現において、ブロックに記載の機能は、図面と異なる順序に従って発生してもよい。例えば、実際に、連続的に表示される２つのブロックは基本的に並行に実行してもよいし、ある場合、逆の順序に従って実行してもよく、これは、関する機能に応じて決定する。また、ブロック図及び／又はフローチャートにおける各ブロック、ブロック図及び／又はフローチャートにおけるブロックの組み合わせは、所定の機能又は操作を実行するハードウェアによる専門なシステムによって実現されてもよいし、専門なハードウェアとコンピュータ指令との組み合わせで実現されてもよい。
【0052】
本出願の実施形態における複数の装置の間でインタラクションするメッセージ又は情報の名称は説明のためのものであり、これらのメッセージ又は情報の範囲を限定しない。
【0053】
また、特定の順次で各操作を記載したが、これらの操作は必ずしも示された特定の順次又は順序に従って順に実行されるように要求していない。一定の環境で、マルチタスク及び並行処理は有利である。
【0054】
ここで、本出願の方法実施形態に記載の各ステップは異なる順序に応じて実行されてもよいし、及び／又は並行的に実行されてもよい。また、方法実施形態は付加的なステップを含んでもよいし、及び／又は示されるステップの実行を省略してもよい。これについて、本出願の範囲は限定されない。
【0055】
１つ又は複数のプログラム設計言語、或いはその組み合わせで、本出願の操作を実行するコンピュータプログラムコードを書き、上記のプログラム設計言語は、オブジェクト指向のプログラム設計言語、例えばＪａｖａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋、通常の手続き型プログラム設計言語、例えば「Ｃ」言語又は類似のプログラム設計言語を含むが、これらに限定されない。プログラムコードは全部的にユーザーコンピュータで実行されてもよいし、部分的にユーザーコンピュータで実行されてもよいし、個別のパッケージソフトとして実行されてもよいし、一部がユーザーコンピュータで、他の一部がリモートコンピュータで実行されてもよいし、又は全部的にリモートコンピュータ又はサーバーで実行されてもよい。リモートコンピュータに関する場合、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）又は広域エリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを介してユーザーコンピュータに接続され、又は外部コンピュータに接続される（例えば、インターネットサービスプロバイダーを使用してインターネットを介して接続される）。
【0056】
以上、フライト季節的分類の予測方法の角度から本出願の実施例を説明し、以下、フライト季節的分類予測装置の角度から本出願の実施例を説明する。
【0057】
図２を参照し、図２は本出願の実施例が提供するフライト季節的分類予測装置の仮想構造概略図であり、当該フライト季節的分類予測装置２００は、
ロカールデータベースからターゲットフライトに対応するターゲット出港期日を取得する取得ユニット２０１であって、前記ターゲットフライトはターゲット航空会社の、季節的分類予測対象となる未出港フライトである取得ユニット２０１と、
前記ターゲットフライトに対応するＮ個のデータプールを構築する構築ユニット２０２であって、前記Ｎは２以上の正の整数である構築ユニット２０２と、
前記ターゲット出港期日に基づいて前記ターゲットフライトに対応する第１の過去のフライトセットを決定する第１の決定ユニット２０３であって、前記第１の過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトは何れも季節的分類されていないフライトである第１の決定ユニット２０３と、
前記Ｎ個のデータプール及び前記各第１の過去のフライトのフライトデータに基づいて、前記各第１の過去のフライトの加重値を決定する第２の決定ユニット２０４と、
前記各第１の過去のフライトの加重値及び前記各第１の過去のフライトの出港までの日数に基づいて、前記ターゲットフライトの季節的分類を決定する第３の決定ユニット２０５と、を含み、
前記取得ユニット２０１はさらに、前記第１の過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトのフライトデータを取得する。
ロカールデータベースからターゲットフライトに対応するターゲット出港期日を取得する取得ユニット２０１であって、前記ターゲットフライトはターゲット航空会社の、季節的分類予測対象となる未出港フライトである取得ユニット２０１と、
前記ターゲットフライトに対応するＮ個のデータプールを構築する構築ユニット２０２であって、前記Ｎは２以上の正の整数である構築ユニット２０２と、
前記ターゲット出港期日に基づいて前記ターゲットフライトに対応する第１の過去のフライトセットを決定する第１の決定ユニット２０３であって、前記第１の過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトは何れも季節的分類されていないフライトである第１の決定ユニット２０３と、
前記Ｎ個のデータプール及び前記各第１の過去のフライトのフライトデータに基づいて、前記各第１の過去のフライトの加重値を決定する第２の決定ユニット２０４と、
前記各第１の過去のフライトの加重値及び前記各第１の過去のフライトの出港までの日数に基づいて、前記ターゲットフライトの季節的分類を決定する第３の決定ユニット２０５と、を含み、
前記取得ユニット２０１はさらに、前記第１の過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトのフライトデータを取得する。
【0058】
可能な設計において、前記第３の決定ユニット２０５は具体的に、
前記各第１の過去のフライトの加重値に基づいて前記第１の過去のフライトセットの加重値総和を決定し、
前記各第１の過去のフライトの出港までの日数に基づいて前記第１の過去のフライトセットの総日数を決定し、
前記加重総和及び前記総日数に基づいて前記ターゲットフライトの季節的分類を決定する。
前記各第１の過去のフライトの加重値に基づいて前記第１の過去のフライトセットの加重値総和を決定し、
前記各第１の過去のフライトの出港までの日数に基づいて前記第１の過去のフライトセットの総日数を決定し、
前記加重総和及び前記総日数に基づいて前記ターゲットフライトの季節的分類を決定する。
【0059】
可能な設計において、前記第３の決定ユニット２０５が前記加重総和及び前記総日数に基づいて前記ターゲットフライトの季節的分類を決定するステップは、
前記加重総和と前記総日数とを比較して、比較結果を取得するステップであって、前記比較結果は前記加重総和と前記総日数との大きさの関係を指示するステップと、
前記比較結果に基づいて前記ターゲットフライトの季節的分類を決定するステップと、を含む。
前記加重総和と前記総日数とを比較して、比較結果を取得するステップであって、前記比較結果は前記加重総和と前記総日数との大きさの関係を指示するステップと、
前記比較結果に基づいて前記ターゲットフライトの季節的分類を決定するステップと、を含む。
【0060】
可能な設計において、前記第２の決定ユニット２０４は具体的に、
前記各第１の過去のフライトのフライトデータに基づいて、前記各第１の過去のフライトの収入データを決定し、
第１の収入データを第１のデータプールに分け、前記第１の収入データは前記各第１の過去のフライトのうちの何れか１つのフライトに対応する収入データであり、前記第１のデータプールは前記Ｎ個のデータプールのうちの、中央データと前記第１の収入データとの間の距離が最小であるデータプールであり、
前記第１のデータプールの所定加重値を決定し、
前記第１のデータプールの所定加重値を、前記第１の収入データに対応するフライトの加重値に決定する。
前記各第１の過去のフライトのフライトデータに基づいて、前記各第１の過去のフライトの収入データを決定し、
第１の収入データを第１のデータプールに分け、前記第１の収入データは前記各第１の過去のフライトのうちの何れか１つのフライトに対応する収入データであり、前記第１のデータプールは前記Ｎ個のデータプールのうちの、中央データと前記第１の収入データとの間の距離が最小であるデータプールであり、
前記第１のデータプールの所定加重値を決定し、
前記第１のデータプールの所定加重値を、前記第１の収入データに対応するフライトの加重値に決定する。
【0061】
可能な設計において、前記第１の決定ユニット２０３は具体的に、
以下の式で第１の期日、第２の期日、第３の期日及び第４の期日を計算する；
前記第１の期日＝前記ターゲット出港日－５２＊７＊ｉ－１；
前記第２の期日＝前記ターゲット出港日－５２＊７＊ｉ＋１；
前記第３の期日＝前記ターゲット出港日－５１＊７＊ｉ；
前記第４の期日＝前記ターゲット出港日－５３＊７＊ｉ；
そのうち、ｉ＝(１、２、３……、ｎ)であり、前記ｉは現在の年の前の年であり、
前記第１の期日、前記第２の期日、前記第３の期日及び前記第４の期日のうちの、前記ターゲットフライトに対応するフライトを前記第１の過去のフライトセットに決定する。
以下の式で第１の期日、第２の期日、第３の期日及び第４の期日を計算する；
前記第１の期日＝前記ターゲット出港日－５２＊７＊ｉ－１；
前記第２の期日＝前記ターゲット出港日－５２＊７＊ｉ＋１；
前記第３の期日＝前記ターゲット出港日－５１＊７＊ｉ；
前記第４の期日＝前記ターゲット出港日－５３＊７＊ｉ；
そのうち、ｉ＝(１、２、３……、ｎ)であり、前記ｉは現在の年の前の年であり、
前記第１の期日、前記第２の期日、前記第３の期日及び前記第４の期日のうちの、前記ターゲットフライトに対応するフライトを前記第１の過去のフライトセットに決定する。
【0062】
可能な設計において、前記第１の決定ユニット２０３はさらに具体的に、
以下の式で前記ターゲット履歴参照期日を計算する；
前記ターゲット履歴参照期日＝前記ターゲット出港期日－５２＊７＊ｉ；そのうち、ｉ＝(１、２、３……、ｎ)であり、前記ｉは現在の年の前の年であり、
前記ターゲット履歴参照日に基づいて、第１の期日、第２の期日、第３の期日及び第４の期日を決定し、前記第１の期日は前記ターゲット履歴参照日の前日であり、前記第２の期日は前記ターゲット履歴参照日の翌日であり、前記第３の期日は前記ターゲット履歴参照日の前週であり、前記第４の期日は前記ターゲット履歴参照日の翌週であり、
前記第１の期日、前記第２の期日、前記第３の期日及び前記第４の期日のうちの、前記ターゲットフライトに対応するフライトを前記第１の過去のフライトセットに決定する。
以下の式で前記ターゲット履歴参照期日を計算する；
前記ターゲット履歴参照期日＝前記ターゲット出港期日－５２＊７＊ｉ；そのうち、ｉ＝(１、２、３……、ｎ)であり、前記ｉは現在の年の前の年であり、
前記ターゲット履歴参照日に基づいて、第１の期日、第２の期日、第３の期日及び第４の期日を決定し、前記第１の期日は前記ターゲット履歴参照日の前日であり、前記第２の期日は前記ターゲット履歴参照日の翌日であり、前記第３の期日は前記ターゲット履歴参照日の前週であり、前記第４の期日は前記ターゲット履歴参照日の翌週であり、
前記第１の期日、前記第２の期日、前記第３の期日及び前記第４の期日のうちの、前記ターゲットフライトに対応するフライトを前記第１の過去のフライトセットに決定する。
【0063】
可能な設計において、前記構築ユニット２０２は具体的に、
前記ターゲットフライトに対応する第２の過去のフライトセットにおける各第２の過去のフライトのフライトデータを取得するステップ１と、
前記各第２の過去のフライトのフライトデータに基づいて前記各第２の過去のフライトの収入データを計算するステップ２と、
第２の収入データを第２のデータプールの中央データに決定するステップ３であって、前記第２の収入データは第１のフライトに対応する収入データであり、前記第１のフライトは前記第２の過去のフライトセットにおける何れか１つのフライトであり、前記第２のデータプールは前記Ｎ個のデータプールのうちの何れか１つであるステップ３と、
第３の収入データと前記第２の収入データとの距離を計算するステップ４であって、前記第３の収入データはフライトサブセットにおける何れか１つのフライトに対応する収入データであり、前記フライトサブセットは前記第２の過去のフライトセットのうちの、前記第１のフライトを除いたフライトセットであるステップ４と、
第４の収入データを前記第２のデータプールに分けるステップ５であって、前記第４の収入データは第２のフライトに対応する収入データであり、前記第２のフライトは前記フライトサブセットにおける、前記第２の収入データに最も近い収入データに対応するフライトであるステップ５と、
分けられた前記第２のデータプールの中央データを計算するステップ６と、を実行し、
前記第２の過去のフライトセットにおける各第２の過去のフライトに対応する収入データが何れも前記Ｎ個のデータプールに分けられるまで、ステップ３～ステップ６を繰り返して実行する。
前記ターゲットフライトに対応する第２の過去のフライトセットにおける各第２の過去のフライトのフライトデータを取得するステップ１と、
前記各第２の過去のフライトのフライトデータに基づいて前記各第２の過去のフライトの収入データを計算するステップ２と、
第２の収入データを第２のデータプールの中央データに決定するステップ３であって、前記第２の収入データは第１のフライトに対応する収入データであり、前記第１のフライトは前記第２の過去のフライトセットにおける何れか１つのフライトであり、前記第２のデータプールは前記Ｎ個のデータプールのうちの何れか１つであるステップ３と、
第３の収入データと前記第２の収入データとの距離を計算するステップ４であって、前記第３の収入データはフライトサブセットにおける何れか１つのフライトに対応する収入データであり、前記フライトサブセットは前記第２の過去のフライトセットのうちの、前記第１のフライトを除いたフライトセットであるステップ４と、
第４の収入データを前記第２のデータプールに分けるステップ５であって、前記第４の収入データは第２のフライトに対応する収入データであり、前記第２のフライトは前記フライトサブセットにおける、前記第２の収入データに最も近い収入データに対応するフライトであるステップ５と、
分けられた前記第２のデータプールの中央データを計算するステップ６と、を実行し、
前記第２の過去のフライトセットにおける各第２の過去のフライトに対応する収入データが何れも前記Ｎ個のデータプールに分けられるまで、ステップ３～ステップ６を繰り返して実行する。
【0064】
以上から分かるように、本出願が提供する実施例において、ターゲットフライトの季節的分類を決定する際、フライト季節的分類予測装置はターゲットフライトのターゲット出港期日を取得して、ターゲットフライトに対応するＮ個のデータプールを構築して変更し、ターゲット出港期日に基づいて第１の過去のフライトセットを決定して、当該第１の過去のフライトセットにおける各第１の過去のフライトのフライトデータに基づいて、各第１の過去のフライトの加重値を決定し、最後、第１の過去のフライトの加重値及び各第１の過去のフライトの出港までの日数に基づいて、ターゲットフライト的季節的分類を決定し、従来の、人工のフライトに対する季節的分類に対して、季節的分類の正確性を向上して、人工のフライトに対する季節的分類による偏りすぎるという現象を回避する。
【0065】
ここで、本出願の実施例に記載のユニットはソフトウェアの形態で実現されてもいし、ハードウェアの形態で実現されてもよい。ある場合、ユニットの名称は当該ユニット自体を限定せず、例えば、取得ユニットはさらに、「ターゲットユーザーの証明書情報を取得するためのユニット」として記載されてもよい。
【0066】
本明細書において、以上に記載の機能は少なくとも部分的に１つ又は複数のハードウェア論理部材で実行されてもよい。例えば、非限定的に、使用可能なタイプのハードウェア論理部材は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け標準製品（ＡＳＳＰ）、システムオンチップ（ＳＯＣ）、コンプレックスプログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）などを含む。
【0067】
【0068】
図３に示すように、本実施例はマシン可読媒体３００を提供し、コンピュータプログラム３１１が記憶され、当該コンピュータプログラム３１１はプロセッサーによって実行されると、上記の図１に記載のフライト季節的分類の予測方法のステップを実現する。
【0069】
ここで、本出願において、マシン可読媒体は有形媒体であり、指令実行システム、装置又は機器によって使用され、又は指令実行システム、装置又は機器と結合するように使用されるプログラムを含み又は記憶する。マシン可読媒体はマシン可読信号媒体又はマシン可読記憶媒体であってもよい。マシン可読媒体は電子、磁気、光学、電磁、赤外線、又は半導体システム、装置又は機器、或いは上記の内容の任意の適切な組み合わせを含んでもよいが、これらに限定されない。マシン可読記憶媒体のより具体的な例示は１つ又は複数のワイヤによる電気接続、ポータブルコンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、光ファイバ、コンパクトディスクリードオンリーメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、光記憶機器、磁気記憶機器、又は上記の内容の任意の適切な組み合わせを含む。
【0070】
ここで、本出願の上記のコンピュータ可読媒体はコンピュータ可読信号媒体、又はコンピュータ可読記憶媒体、或いは上記の両者の任意の組み合わせであってもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば電気、磁気、光、電磁、赤外線、又は半導体のシステム、装置或いはデバイス、若しくは以上の任意の組み合わせであってもよいが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例は、１つ又は複数のリード線を有する電気接続、ポータブルコンピュータ磁気ディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、光ファイバ、コンパクトディスクリードオンリーメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、光メモリ、磁気メモリ、又は上記の任意の適切な組み合わせを含んでもよいが、これらに限定されない。本出願において、コンピュータ可読記憶媒体はプログラムを含み又は記憶する任意の有形媒体であってもよく、当該プログラムは指令実行システム、装置又はデバイスによって使用され、又は結合するように使用されてもよい。本出願において、コンピュータ可読信号媒体はベースバンドにおいて、又はキャリアの一部として伝播されるデータ信号を含み、コンピュータ可読プログラムコードが搭載される。このように伝播されるデータ信号は多種の形態を採用してもよく、電磁信号、光信号又は上記の任意の適切な組み合わせを含んでもよいが、これらに限定されない。コンピュータ可読信号媒体はさらに、コンピュータ可読記憶媒体以外の任意のコンピュータ可読媒体であってもよく、当該コンピュータ可読信号媒体は、指令実行システム、装置又はデバイスによって使用され、又は結合するように使用されるプログラムを送信して、伝播し又は伝送する。コンピュータ可読媒体に含まれるプログラムコードは任意の適切な媒体で伝送されてもよく、ワイヤ、光ケーブル、ＲＦ（無線周波数）など、又は上記の任意の適切な組み合わせを含むが、これらに限定されない。
【0071】
上記のコンピュータ可読媒体は上記の電子機器に含まれてもよいし、個別に存在して、当該電子機器に取り付けられていなくてもよい。
【0072】
図４を参照し、図４は本出願の実施例が提供するサーバーのハードウェア構造概略図であり、配置又は性能により、当該サーバー４００には大きな差があり、１つ又は１つ以上の中央演算処理装置（ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔｓ、ＣＰＵ）４２２（例えば、１つ又は１つ以上のプロセッサー）及びメモリ４３２、アプリケーションプログラム４４２又はデータ４４４を記憶する１つ又は１つ以上の記憶媒体４３０（例えば１つ又は１つ以上の大量記憶機器）を含む。メモリ４３２及び記憶媒体４３０は一時記憶又は永続的記憶であってもよい。記憶媒体４３０に記憶されるプログラムは１つ又は１つ以上のモジュール（図示せず）を含み、各モジュールはサーバーにおける一連の指令操作を含む。さらに中央演算処理装置４２２は記憶媒体４３０と通信して、サーバー４００で記憶媒体４３０における一連の指令操作を実行するように配置される。
【0073】
サーバー４００は１つ又は１つ以上の電源４２６、１つ又は１つ以上の有線又は無線ネットワークインターフェース４５０、１つ又は１つ以上の入出力インターフェース４５８、及び／又は１つ又は１つ以上の４４１、例えばＷｉｎｄｏｗｓ ＳｅｒｖｅｒＴＭ、Ｍａｃ ＯＳ ＸＴＭ、ＵｎｉｘＴＭ、ＬｉｎｕｘＴＭ、ＦｒｅｅＢＳＤＴＭなどを含む。
【0074】
上記の実施例において、フライト季節的分類予測装置が実行するステップについて、当該図４のサーバー構造を基礎としてもよい。
【0075】
また、本出願の実施例に基づいて、上記の図１のフロー概略図で説明される前記フライト季節的分類の予測方法の過程は、コンピュータソフトウェアプログラムとして実現されてもよい。例えば、本出願の実施例はコンピュータプログラムを含み、非一時的コンピュータ可読媒体に搭載されるコンピュータプログラムを含み、当該コンピュータプログラムは、上記の図１のフロー概略図の方法を実行するプログラムコードを含む。
【0076】
構造特徴及び／又は方法論理動作の固有言語で本テーマを記載したが、特許請求の範囲に限定されたテーマは必ずしも以上に記載の特定の特徴又は動作に限定されない。また、以上に記載の特定の特徴及び動作は請求項を実現する例示的な形態に過ぎない。
【0077】
以上の論述にはいくつかの具体的な実現細部が含まれるが、本出願の範囲の限定として理解されるべきではない。個別の実施例に記載のいくつかの特徴は組み合わせて単一の実施例に実現されてもよい。また、単一の実施例に記載の各種の特徴は単独又は任意の適切なサブ組み合わせの形態で複数の実施例に実現されてもよい。
【0078】
以上の記載は本出願の好適な実施例、及び使用する技術原理の説明である。当業者であれば理解できるように、本出願が係る開示範囲は、上記の技術特徴の特定の組み合わせから構成される技術案に限定されず、また、上記の開示の構想から逸脱しない場合、上記の技術特徴又はその等価特徴を任意に組み合わせることで形成される他の技術案もカバーする。例えば、上記の特徴と本出願が開示した（限定されない）、類似の機能を有する技術特徴とを互いに置き換えることで形成される技術案である。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【国際調査報告】