技术特征：
1.一种基于多因素的酒店数据更新系统，其特征在于：所述数据更新系统包括第一更新时间间隔设置模块、更新参数获取模块、更新参数比较模块、第一更新时间间隔判断模块和酒店房间状态更新模块，所述第一更新时间间隔设置模块用于预先设置更新酒店房间状态的第一更新时间间隔，所述更新参数获取模块用于获取更新参数，所述更新参数比较模块用于将更新参数与更新阈值进行比较并根据比较结果判断是传输信息给第一更新时间间隔判断模块还是酒店房间状态更新模块，所述第一更新时间间隔判断模块用于判断当前时间距离上次更新酒店房间的状态的时间间隔是否达到第一更新时间间隔，所述酒店房间状态更新模块用于更新酒店房间状态；所述更新参数获取模块包括第一更新参考因子获取模块、第二更新参考因子获取模块和更新参数计算模块，所述第一更新参考因子获取模块用于获取第一更新参考因子，所述第二更新参考因子获取模块用于获取第二更新参考因子，所述更新参数计算模块根据第一更新参考因子和第二更新参考因子计算更新参数；所述第一更新参考因子获取模块包括预测日前一天酒店数据获取模块、预测日前一天参考因素计算模块、预测日去年同一天酒店数据获取模块、预测日去年同一天参考因素计算模块、第一预测占比计算模块、第二预测占比计算模块、第三预测占比计算模块、节日参考因素获取模块和第一更新参考因子计算模块，所述预测日前一天酒店数据获取模块用于获取预测日前一天酒店开始接受预定前当天空余的房间数量ncs1、前一天酒店开始接受预定前接下来一周中平峰日空余的房间的数量次ncs2、前一天酒店开始接受预定前接下来一周中高峰日空余的房间的数量次ncs3、前一天预定酒店当天房间的数量nc1、前一天预定酒店接下来一周中平峰日房间的数量次nc2、前一天预定酒店接下来一周中高峰日房间的数量次nc3，所述预测日前一天参考因素计算模块分别根据数量ncs1和数量nc1、数量次ncs2和数量次为nc2、数量次ncs3和数量次nc3计算第一参考因素、第二参考因素、第三参考因素，所述预测日去年同一天酒店数据获取模块用于获取预测日去年同一天酒店开始接受预定前当天空余的房间数量ncs4、去年同一天酒店开始接受预定前接下来一周中平峰日空余的房间的数量次ncs5、去年同一天酒店开始接受预定前接下来一周中高峰日空余的房间的数量次ncs6、去年同一天预定酒店当天房间的数量nc4、去年同一天预定酒店接下来一周中平峰日房间的数量次nc5、去年同一天预定酒店接下来一周中高峰日房间的数量次nc6，所述预测日去年同一天参考因素计算模块分别根据数量ncs4和数量nc4、数量次ncs5和数量次nc5、数量次ncs6和数量次nc6计算第四参考因素、第五参考因素、第六参考因素，所述第一预测占比计算模块根据第一参考因素和第四参考因素计算第一预测占比，所述第二预测占比计算模块根据第二参考因素和第五参考因素计算第二预测占比，所述第三预测占比计算模块根据第三参考因素和第六参考因素计算第三预测占比，所述节日参考因素获取模块根据预测日为平峰日还是高峰日输出节日参考因素，所述第一更新参考因子计算模块根据第一预测占比、第二预测占比、第三预测占比和节日参考因素计算第一更新参考因子。