[發明專利]基于城際高速鐵路的旅客購票時間預測方法和電子設備

在審

• 申請號: 202110016812.5
• 申請日: 2021-01-07
• 公開（公告）號: CN112785020A
• 公開（公告）日: 2021-05-11
• 發明（設計）人: 蘇煥銀;陶文聰;彭舒婷;代慧子
• 申請（專利權）人: 五邑大學
• 主分類號: G06Q10/02
• 分類號: G06Q10/02;G06Q30/02;G06Q50/30
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 梁國平

1.一種基于城際高速鐵路的旅客購票時間預測方法，應用于車票預售階段，其特征在于，所述方法包括：

獲取第一信息組和第二信息組，所述第一信息組包括旅客的個人出行特征數據，所述第二信息組包括旅客的購票行為數據；

根據所述第一信息組劃分旅客的潛在類別模型；

根據所述潛在類別模型和所述第二信息組，設計離散選擇模型；

根據所述離散選擇模型預測旅客的購票時間。

2.根據權利要求1所述的旅客購票時間預測方法，其特征在于，所述獲取第一信息組和第二信息組，包括：

發放調查問卷以獲取第一信息組和第二信息組；

所述第一信息組包括旅客的性別、年齡段、學歷、稅前月收入、出行平均次數、出行目的和出行費用，所述第二信息組包括旅客虛擬情景下對應的購票時間，所述虛擬情景包括非節假日一般時期且票價固定、非節假日一般時期且票價下浮、節假日高峰時期且票價固定和節假日高峰時期且票價下浮，所述購票時間包括出發當天、提前1-2天、提前3-10天、提前11-20天和提前21-30天。

3.根據權利要求2所述的旅客購票時間預測方法，其特征在于，所述發放調查問卷以獲取第一信息組和第二信息組，包括：

發放調查問卷，并采用信度和效度分析方法對所述調查問卷進行篩選處理以獲得有效問卷；

根據所述有效問卷得到第一信息組和第二信息組。

4.根據權利要求1所述的旅客購票時間預測方法，其特征在于，所述第一信息組包括多個外顯變量，所述根據所述第一信息組劃分旅客的潛在類別模型，包括：

根據多個所述外顯變量計算得到各個所述外顯變量的聯合概率；

根據所述多個外顯變量和所述聯合概率劃分得到旅客的潛在類別模型。

5.根據權利要求4所述的旅客購票時間預測方法，其特征在于，所述根據所述第一信息組劃分旅客的潛在類別模型，還包括：

對所述潛在類別進行模型適配性檢驗，并采用極大似然法進行參數估計，以劃分得到最佳潛在類別。

6.根據權利要求1所述的旅客購票時間預測方法，其特征在于，所述離散選擇模型為Logit模型，所述第二信息組包括虛擬情景和購票時間，所述根據所述潛在類別模型和所述第二信息組，設計離散選擇模型，包括：

將所述潛在類別模型記為i，所述虛擬情景記為s，所述購票時間記為j，在所述虛擬情景s下，第i類旅客在第j個購票時間的購票的效用可通過以下公式獲得：

其中，為參數，為變量，為效用的隨機項。

7.根據權利要求6所述的旅客購票時間預測方法，其特征在于，所述根據所述潛在類別模型和所述第二信息組，設計離散選擇模型，還包括：

根據所述公式對所述離散選擇模型進行參數估計，以建立模型參數估計表。

8.根據權利要求7所述的旅客購票時間預測方法，其特征在于，所述根據所述離散選擇模型預測旅客的購票時間，包括：

根據所述模型參數估計表，分別計算各個所述潛在類別模型的旅客在不同的所述虛擬情景下的各個所述購票時間的選擇概率，并建立選擇概率分布圖。

9.一種電子設備，其特征在于，存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至8任意一項所述的基于城際高速鐵路的旅客購票時間預測方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，存儲有計算機可執行指令，所述計算機可執行指令用于執行如權利要求1至8任意一項所述的基于城際高速鐵路的旅客購票時間預測方法。