[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

本發明公開了一種基于城際高速鐵路的旅客購票時間預測方法和電子設備，其中，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，該方法包括：獲取第一信息組和第二信息組，第一信息組包括旅客的個人出行特征數據，第二信息組包括旅客的購票行為數據；根據第一信息組劃分旅客的潛在類別模型；根據潛在類別模型和第二信息組，設計離散選擇模型；根據離散選擇模型預測旅客的購票時間。通過使用該旅客購票時間預測方法，能夠根據旅客的個人出行特征數據和購票行為數據，推理出旅客的購票時間的概率分布，從而預測預售期內票價浮動時旅客的購票時間，為鐵路部門制定滿足多樣化旅客市場需求的票價浮動策略提供決策支持。

技術領域

本發明涉及城際高速鐵路領域，特別涉及一種基于城際高速鐵路的旅客購票時間預測方法和電子設備、存儲介質。

背景技術

旅客出行的購票時間是城際高速鐵路運營管理的一項重要數據，為鐵路部門的票價、車次等制定提供決策支持。目前，針對鐵路旅客出行選擇行為的研究多集中在對交通方式或者列車類型的選擇行為影響因素方面的分析。但是，這些研究對鐵路部門制定滿足多樣化旅客市場需求的票價浮動策略仍不夠完善。

發明內容

本發明旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一。為此，本發明提出一種基于城際高速鐵路的旅客購票時間預測方法和電子設備、存儲介質，能夠預測預售期內票價浮動時旅客的購票時間，從而為鐵路部門制定滿足多樣化旅客市場需求的票價浮動策略提供決策支持。

第一方面，本發明實施例提供了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，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。

根據本發明第一方面實施例的旅客購票時間預測方法，至少具有如下有益效果：

通過使用該旅客購票時間預測方法，能夠根據旅客的個人出行特征數據和購票行為數據，推理出旅客的購票時間的概率分布，從而預測預售期內票價浮動時旅客的購票時間，為鐵路部門制定滿足多樣化旅客市場需求的票價浮動策略提供決策支持。

根據本發明第一方面的一些實施例，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。

根據本發明第一方面的一些實施例，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。

根據本發明第一方面的一些實施例，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。