[发明专利]航班配餐预测方法、装置、可读存储介质及电子设备

说明书

技术领域

本公开涉及航空数据分析领域，具体地，涉及一种航班配餐预测方法、装置、可读存储介质及电子设备。

背景技术

随着经济社会的发展，选择乘坐飞机出行的旅客越来越多，在飞机上就餐也成为了一个必不可少的环节，这样，如何使得飞机上配备的食物量和旅客消费的数量尽可能接近，以最大限度地节约成本，是对航班配餐数量进行预测的目标。

现阶段，主要通过以下两种方式来对航班配餐数量进行预测：(1)基于报童理论，即基于报童卖报的场景，利用历史配餐数据做航班配餐的概率分布拟合，并根据该概率分布计算获得最小损失的配餐数量。由于该方法假设了航班配餐的概率分布是相对稳定的，从而可以直接通过观测历史数据来预测航班配餐数量。(2)采用自回归滑动平均模型(Auto-Regressive and Moving Average Model，ARMA模型)直接对航班人数进行回归预测，根据预测出的航班人数来确定航班配餐数量。这种方法是从航班人数精准预测的方式，达到航班配餐和航班旅客之间的精确匹配，这种匹配方法是将预测到的误差平方的最小值作为航班配餐数量的最优解。由于上述两种方式均是基于航班人数来对航班配餐数量进行预测的，二者均未考虑外界因素对航班人数的影响，因此，该两种方式均无法实现航班配餐数量的精准预测。

发明内容

为了解决相关技术中存在的问题，本公开提供一种航班配餐预测方法、装置、可读存储介质及电子设备。

为了实现上述目的，本公开提供一种航班配餐预测方法，包括：

获取目标航班的外界环境影响信息和实际配餐需求量的历史值；

根据所述外界环境影响信息和所述实际配餐需求量的历史值，预测所述目标航班的目标配餐数量。

可选地，所述根据所述外界环境影响信息和所述实际配餐需求量的历史值，预测所述目标航班的目标配餐数量，包括：

将所述外界环境影响信息的当前值和所述实际配餐需求量的历史值作为广义线性模型的输入变量，通过所述广义线性模型预测所述目标航班的目标配餐数量。

可选地，所述根据所述外界环境影响信息和所述实际配餐需求量的历史值，预测所述目标航班的目标配餐数量，包括：

根据所述外界环境影响信息的当前值、所述实际配餐需求量的历史值和每个所述实际配餐需求量的历史值所对应的外界环境影响信息，确定所述目标航班的配餐数量概率分布；

根据所述配餐数量概率分布、第一配餐成本和第二配餐成本，预测所述目标航班的目标配餐数量，其中，所述第一配餐成本为预先准备所述配餐的成本，所述第二配餐成本为临时补充所述配餐的成本。

可选地，所述根据所述外界环境影响信息的当前值、所述实际配餐需求量的历史值和每个所述实际配餐需求量的历史值所对应的外界环境影响信息，确定所述目标航班的配餐数量概率分布，包括：

将所述外界环境影响信息的当前值、所述实际配餐需求量的历史值和每个所述实际配餐需求量的历史值所对应的外界环境影响信息作为softmax回归模型的输入变量，通过所述softmax回归模型确定所述目标航班的配餐数量概率分布。

可选地，在根据所述配餐数量概率分布、第一配餐成本和第二配餐成本，预测所述目标航班的目标配餐数量的步骤之前，所述方法还包括：

对所述配餐数量概率分布进行平滑处理。

可选地，所述根据所述配餐数量概率分布、第一配餐成本和第二配餐成本，预测所述目标航班的目标配餐数量，包括：

根据所述配餐数量概率分布，将满足这一条件的最小k值确定为所述目标配餐数量，其中，z_i为配餐数量为i的概率；T_yz为预设阈值，且T_yz根据所述第一配餐成本和所述第二配餐成本来确定。

可选地，所述预设阈值与所述第一配餐成本和所述第二配餐成本具有如下关系：

其中，e为所述第一配餐成本；f为所述第二配餐成本。

本公开还提供一种航班配餐预测装置，包括：

获取模块，用于获取目标航班的外界环境影响信息和实际配餐需求量的历史值；

预测模块，用于根据所述获取模块获取到的所述外界环境影响信息和所述实际配餐需求量的历史值，预测所述目标航班的目标配餐数量。

本公开还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本公开提供的所述航班配餐预测方法的步骤。

本公开还提供一种电子设备，包括：