[發明專利]一種國內航班價格預測方法有效
| 申請號： | 202010639843.1 | 申請日： | 2020-07-06 |
| 公開（公告）號： | CN111798275B | 公開（公告）日： | 2023-09-22 |
| 發明（設計）人： | 鄒延迪;李尚錦;常福 | 申請（專利權）人： | 深圳市活力天匯科技股份有限公司 |
| 主分類號： | G06Q30/0201 | 分類號： | G06Q30/0201;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/049;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京中北知識產權代理有限公司 11253 | 代理人： | 盧業強 |
| 地址： | 518000 廣東省深圳市南山區高*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 國內 航班 價格 預測 方法 | ||
1.一種國內航班價格預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟1，對航班特征進行編碼，制作Mapping表，使每一個特征值都有一個唯一的編號；航班特征至少包括：航班號，航空公司，出發地，目的地，起飛時間；
步驟2，對Mapping表中的特征值進行Embedding轉換，減小數據維度，得到特征值的向量表示；
步驟3，將特征值的向量表示輸入到DeepFM模型，分別得到低階特征輸出和高階特征輸出；
步驟4，將航班的歷史價格數據輸入到LSTM模型，并將LSTM模型的輸出進行Embedding轉換，得到歷史價格數據的向量表示；
步驟5，利用Stacking方法，將DeepFM和LSTM的輸出數據進行融合，經輸出層輸出航班的預測價格；
DeepFM和LSTM的輸出數據按下式進行融合：其中，y為輸出層的輸出，wD-i為DeepFM權重，xD-i為DeepFM提取的特征，
2.根據權利要求1所述的國內航班價格預測方法，其特征在于，所述步驟4還包括：針對歷史價格的缺失數據，使用Masking的方式進行屏蔽，如果某樣本的部分輸入值為空，所述輸入值不參與權重更新和模型學習。
3.根據權利要求1所述的國內航班價格預測方法，其特征在于，所述步驟5的輸出層有多個輸出，包括未來一段時間每天的航班價格，起飛前航班的最低價格及最低價格發生的時間、起飛前是否會降價。
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