话务量预测

作品数：61被引量：134H指数：8
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呼叫中心分块回归话务量预测被引量：3
《计算机工程与应用》2016年第12期90-94,共5页张沪寅 胡瑞芸 何政 
高等学校博士学科点专项科研基金(No.20130141110022);武汉市科学技术局(No.201302038)
为获得前瞻性话务量数据,解决呼叫中心坐席安排的问题,实现人力资源合理配置,分析历史话务量特性,提出了基于支持向量机和K近邻算法的分块回归(SKBR)话务量预测模型。将话务量按日期类型分为工作日话务量、周末话务量以及节假日话务量,...
关键词：话务量 预测 支持向量机 近邻算法 预测准确性 
基于改进半监督SVR算法的忙时话务量预测
《计算机工程与应用》2014年第20期211-214,共4页兰娇 覃锡忠 贾振红 陈丽 
中国移动通信集团新疆有限公司研究发展基金项目(No.XJM2011-11)
为了提高运营商节假日忙时话务量的预测精度,通过分析各节假日忙时话务量数据的特点,提出基于改进半监督支持向量机预测算法。该方法采用基于图形拉普拉斯算子的半监督学习算法来变形训练支持向量回归机的核矩阵。针对图形拉普拉斯算子...
关键词：节假日忙时话务预测 支持向量回归机 半监督学习 图形拉普拉斯算子 Nystrom算法 
基于微正则算法和支持向量机的话务量预测被引量：1
《计算机工程与应用》2012年第3期105-106,110,共3页姚世红 王涛 贾振红 覃锡忠 常春 王浩 
中国移动新疆分公司研究发展基金项目
根据话务量数据的特征,首次提出了一种基于微正则退火算法和支持向量机的预测模型。支持向量机参数的选择影响其预测的能力,微正则退火算法而是通过在状态空间中随机行走的虚拟妖来实现参数的优化选择。实际的话务量数据验证表明,其搜...
关键词：话务量 微正则退火 支持向量机 预测模型 
应用乘积季节ARIMA模型的话务量预测及结果分析被引量：5
《计算机工程与应用》2009年第20期99-102,共4页于艳华 王军 宋俊德 
国家"十一五"科技支撑计划No.2006BAH02A03~~
话务量预测功能对于电信网络规划建设、网络优化意义重大。深入研究了某省某移动网络运营商的多年的话务量数据,利用自相关函数对其周期性和趋势性方面的规律进行了探测,并在此基础上提出应用乘积季节ARIMA模型进行建模和预测的方案。...
关键词：自回归整合滑动平均(ARIMA) 乘积季节ARIMA 自相关函数 相关系数 话务量 
改进的自回归算法在电信话务量预测中的应用被引量：5
《计算机工程与应用》2001年第3期79-82,共4页胡煜 李磊 
广东省自然科学基金资助。
描述了某省电话网智能管理系统中的话务量预测方法。讨论、比较了基于神经网络和基于时间序列的预测模型。提出了原有模型的改进算法，从而提高了模型的有效性，并取得了比较好的预测结果。最后，文章给出了模型进一步完善的构想。
关键词：话务量 预测 电信 自回归算法 数学模型 时间序列 
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