技術(shù)特征：

1.一種基于酒店市場(chǎng)數(shù)據(jù)的酒店市場(chǎng)熱度預(yù)測(cè)方法，其步驟為：

1)設(shè)當(dāng)前天為第o天、目標(biāo)區(qū)域的待預(yù)測(cè)天為第t天；數(shù)據(jù)獲取模塊收集第o天及第o天以前對(duì)于該目標(biāo)區(qū)域第t天的總預(yù)定量為R(o,t)，并將其發(fā)送給模式搜索模塊；

2)所述模式搜索模塊在對(duì)該目標(biāo)區(qū)域第t天的歷史預(yù)訂數(shù)據(jù)中搜索距離該目標(biāo)區(qū)域第t天最小的歷史模式；

3)所述模式匹配模塊根據(jù)步驟2)確定的歷史模式對(duì)應(yīng)的匹配參數(shù)，計(jì)算出該目標(biāo)區(qū)域第t天的酒店市場(chǎng)熱度。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述模式搜索模塊根據(jù)公式計(jì)算歷史預(yù)訂數(shù)據(jù)中每一天t₀與該目標(biāo)區(qū)域第t天的歷史模式D(t₀，t)，得到一個(gè)使D(t₀，t)最小的t_0min及對(duì)應(yīng)的α、β；將D(t_0min，t)作為距離該目標(biāo)區(qū)域第t天最小的歷史模式；其中，α為權(quán)重系數(shù)、β為設(shè)定的增量因子，R(i，t₀)為第i天及第i天以前對(duì)于該目標(biāo)區(qū)域第t₀天的總預(yù)定量，R(i，t)為第i天及第i天以前對(duì)于該目標(biāo)區(qū)域第t天的總預(yù)定量。

3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述匹配參數(shù)為t_0min及對(duì)應(yīng)的α、β；該第t天的預(yù)測(cè)市場(chǎng)熱度為αR(t_0min,t_0min)+β。

4.一種基于酒店市場(chǎng)數(shù)據(jù)的酒店市場(chǎng)熱度預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，包括一數(shù)據(jù)獲取模塊、一模式搜索模塊和一模式匹配模塊；設(shè)當(dāng)前天為第o天、目標(biāo)區(qū)域的待預(yù)測(cè)天為第t天；其中，

所述數(shù)據(jù)獲取模塊，用于收集第o天及第o天以前對(duì)于該目標(biāo)區(qū)域第t天的總預(yù)定量為R(o,t)，并將其發(fā)送給模式搜索模塊；

所述模式搜索模塊，用于在對(duì)該目標(biāo)區(qū)域第t天的歷史預(yù)訂數(shù)據(jù)中搜索距離該目標(biāo)區(qū)域第t天最小的歷史模式；

所述模式匹配模塊，用于根據(jù)所述模式搜索模塊確定的最小歷史模式對(duì)應(yīng)的匹配參數(shù)，計(jì)算出該目標(biāo)區(qū)域第t天的酒店市場(chǎng)熱度。

5.如權(quán)利要求4所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述模式搜索模塊根據(jù)公式計(jì)算歷史預(yù)訂數(shù)據(jù)中每一天t₀與該目標(biāo)區(qū)域第t天的歷史模式D(t₀，t)，得到一個(gè)使D(t₀，t)最小的t_0min及對(duì)應(yīng)的α、β；將D(t_0min，t)作為距離該目標(biāo)區(qū)域第t天最小的歷史模式；其中，α為權(quán)重系數(shù)、β為設(shè)定的增量因子，R(i，t₀)為第i天及第i天以前對(duì)于該目標(biāo)區(qū)域第t₀天的總預(yù)定量，R(i，t)為第i天及第i天以前對(duì)于該目標(biāo)區(qū)域第t天的總預(yù)定量。

6.如權(quán)利要求5所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述匹配參數(shù)為t_0min及對(duì)應(yīng)的α、β；該第t天的預(yù)測(cè)市場(chǎng)熱度為αR(t_0min,t_0min)+β。