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龙图腾网获悉南京航旅睿连科技有限公司申请的专利一种机票销售趋势深度学习分析系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120088004B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510157465.6，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种机票销售趋势深度学习分析系统是由冯涛;韩华;高炎设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机票销售趋势深度学习分析系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机票销售分析技术领域，提出了一种机票销售趋势深度学习分析系统。本发明的具体实现步骤包括：通过机票相关数据采集模块收集并清洗航空公司历史的机票销售数据、运营数据和乘客数据；机票相关数据处理模块分析出不同客舱等级的关键机票属性和运营属性，并计算乘客舱位概率指数，形成不同客舱等级的历史销售数据集；机票销售趋势分析模块构建销售量预测模型并优化，从而预测不同客舱等级的未来销售量；机票销售策略调控模块利用强化学习算法，结合经济状态空间、销售策略动作空间和销售策略价值函数，确定最优销售策略。本发明能够有效预测未来销售趋势，优化销售策略，提高航空公司整体运营效益。

本发明授权一种机票销售趋势深度学习分析系统在权利要求书中公布了：1.一种机票销售趋势深度学习分析系统，其特征在于，包括： 机票相关数据采集模块，收集航空公司历史时间内的机票销售数据、运营数据和乘客数据，并进行数据标注和数据清洗，得到历史机票销售数据、历史运营数据和历史乘客数据； 机票相关数据处理模块，根据所述历史机票销售数据的机票属性和不同客舱等级的历史销售数据，获取机票属性关联度，结合构建的销售量-机票属性回归模型，确定不同客舱等级的关键机票属性；通过构建销售量-运营属性回归模型和运营属性筛选，确定不同客舱等级的关键运营属性；计算不同乘客的乘客舱位概率指数，划分不同客舱等级的乘客历史数据，结合对应关键机票属性和关键运营属性的数据，得到不同客舱等级的历史销售数据集；所述机票相关数据处理模块的具体实现过程包括： 按照客舱等级，对所述历史机票销售数据中的销售量进行划分，得到经济舱历史销售量、商务舱历史销售量和头等舱历史销售量； 对于所述历史机票销售数据，通过皮尔逊相关系数，计算不同所述机票属性之间的所述机票属性关联度；构建所述销售量-机票属性回归模型，通过历史数据拟合确定不同所述机票属性对不同客舱等级的历史销售量的影响程度，得到经济舱机票属性影响度、商务舱机票属性影响度和头等舱机票属性影响度；结合所述机票属性关联度，分别对不同客舱等级对应的所述机票属性进行筛选，确定经济舱关键机票属性、商务舱关键机票属性和头等舱关键机票属性； 对于所述历史运营数据，构建所述销售量-运营属性回归模型，通过历史数据拟合和运营属性筛选操作，确定经济舱关键运营属性、商务舱关键运营属性和头等舱关键运营属性； 对于所述历史乘客数据，根据客舱等级、买票频率和买票目的，计算所述乘客舱位概率指数，具体计算公式为： 其中，PCi表示乘客i的所述乘客舱位概率指数；表示客舱等级序列Ci中出现次数最高时客舱等级c的取值，f为频数函数；exp表示自然常数为底的指数函数；β表示买票频率序列Fi的买票平均频率的指数权重；p表示买票目的序列Pi中买票目的的具体编码数值；α1表示乘客i的客舱等级序列Ci的影响因子，α2表示乘客i的买票频率序列Fi的影响因子，α3表示乘客i的买票目的序列Pi的影响因子，0α2α3α11且α1+α2+α3＝1； 根据所述乘客舱位概率指数，将所述历史乘客数据划分为经济舱乘客历史数据、商务舱乘客历史数据和头等舱乘客历史数据； 分别将不同客舱等级对应的乘客历史数据、关键机票属性和关键运营属性的数据进行整合，得到经济舱历史销售数据集、商务舱历史销售数据集和头等舱历史销售数据集； 机票销售趋势分析模块，构建销售量预测模型，在不同客舱等级的历史销售数据集上进行模型训练和优化，得到训练好的所述销售量预测模型，并预测不同客舱等级的未来销售量； 机票销售策略调控模块，设置经济状态空间、销售策略动作空间和销售策略价值函数，结合所述经济状态空间对销售策略进行调整；计算调整后的机票利润指数，通过强化学习算法，更新所述销售策略价值函数，确定最优销售策略；计算调整后的所述机票利润指数，更新所述销售策略价值函数，确定所述最优销售策略的具体实现过程包括： 对销售策略进行调整后，计算所述机票利润指数；通过强化学习算法，更新所述销售策略价值函数，得到所述最优销售策略；更新所述销售策略价值函数的具体公式为： Ru＝esu·epu+bsu·bpu+fsu·fpu-esyc·epys+bsyc·bpys+fsyc·fpys+lu·Δop； 其中，QSu,Au表示当前经济状态Su下选择销售策略动作Au时的价值，Q为所述销售策略价值函数；γ表示学习率且0γ1；Ru表示当前经济状态Su下选择销售策略动作Au的即时奖励，即所述机票利润指数；δ表示折扣因子且0δ1；表示下一经济状态Su+1下价值的最大值，表示下一经济状态Su+1下价值最大时的销售策略动作；esu、bsu和fsu分别表示选择销售策略动作Au时的经济舱未来销售量、商务舱未来销售量和头等舱未来销售量；epu、bpu和fpu分别表示选择销售策略动作Au时的经济舱机票运价、商务舱机票运价和头等舱机票运价；esyc、bsyc和fsyc分别表示没进行销售策略调整时的经济舱未来销售量、商务舱未来销售量和头等舱未来销售量；epys、bpys和fpys分别没进行销售策略调整时的经济舱机票运价、商务舱机票运价和头等舱机票运价；lu表示当前经济状态Su下的飞行路程；Δop表示当前经济状态Su下的油价和上一经济状态下油价的差值。

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