话务预测

作品数：30被引量：43H指数：4
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供电服务话务预测方法应用被引量：1
《中国电力企业管理》2021年第23期50-51,共2页孔梅娟 
结合大数据技术,应用时间序列法进行数学建模,有效管理供电服务话务数据,可实现供电服务话务数据特点分析与话务预测,保障话务预测工作准确高效,为实现人员排班的精益化管理、提升业务运营水平提供有力依据。国家电网公司客户服务中心...
关键词：话务预测 话务量预测 精益化管理 时间序列法 客户服务中心 供电服务 国家电网公司 大数据技术 
基于BP神经网络的4G话务预测方法研究
《电信工程技术与标准化》2019年第6期48-53,共6页刘建强 黄海晖 陆南昌 
目前常用的话务预测算法主要有移动平均法和指数平滑法,虽然可以达到一定精度的话务趋势预测,但对于短期话务量的周期性变化,例如潮汐效应等场景,传统的话务预测算法存在一定的缺陷。需要运用BP神经网络算法,进行更为精准智能的话务预测...
关键词：神经网络 LTE 话务预测 
基于时间序列模型的异常话务量分块建模和预测
《中小企业管理与科技》2019年第3期160-161,共2页范晨 邢竟 王文静 庞朝曦 陈伟杰 
论文主要研究利用大数据挖掘技术及最优化算法,为实现既保证呼叫中心服务质量的同时,又能保证人力资源最优的配置提供预测数据,供95598坐席排班参考,并通过与实际值的对比进行验证,结果显示该项研究具有较高的推广和应用价值。
关键词：时间序列 线性回归 话务预测 
电力客户服务报修业务量预测分析被引量：3
《电力需求侧管理》2015年第3期57-60,共4页张明杰 迪里达尔.库尔班 余锦河 
根据95598电力客户服务业务特点对95598的话务进行短期预测,深层次挖掘不同业务之间关系,从统计学角度出发,分类别建模,将影响因素复杂的95598话务预测简单化。该模型原理简单,具有可操作性和实用性,可以为进一步分析客户来电原因、实...
关键词：业务分类 话务预测 异常数据 曲线拟合 
基于数据挖掘技术的移动通信话务预测模型被引量：2
《电信工程技术与标准化》2015年第6期79-82,共4页任君明 
本文探讨引入数据挖掘技术和算法,通过3种高精度话务预测模型对某市话务数据建模和预测验证,探析3种模型的实际误差和适用场景,并提出基于数据挖掘技术的移动通信智能话务预测管理平台架构设想,具有较高的推广和应用价值。
关键词：话务预测 数据挖掘 回归分析 BP神经网络 ARIMA 
呼叫中心话务预测评价与校正研究被引量：1
《价值工程》2015年第8期320-321,共2页沈彤 殷秀颜 杨伟鸳 孔铭明 
本文主要是通过介绍话务预测方法及评价预测方法的精确性,同时当预测数据与实际数据偏差太大时,需进行预测校正,通过实证案例对预测评价及预测校正进行实际应用。
关键词：话务预测 评价 校正 
基于逐步回归分析的话务预测研究
《微型机与应用》2015年第1期88-92,共5页卢盛祺 邵俊 韩景倜 
国家自然科学基金(71271126);教育部博士点专项科研基金(20120078110002)
针对现有话务预测模型变量单一、预测误差大等问题引入了逐步回归分析法;结合海河银行信用卡呼叫中心实际需求,对话务数据进行了抽取集成等预处理操作;随之建立了各影响因素的一元回归模型,并在此基础上得到了多元逐步回归的话务预测模...
关键词：话务预测 回归分析 逐步回归 时间序列分析 
电力呼叫中心话务温度相关预测模型的应用
《浙江电力》2015年第1期52-54,共3页景伟强 毛燕萍 邢聪聪 魏骁雄 徐家宁 
针对电力呼叫中心的话务量受到天气影响较为显著的情况,综合考虑了当地气温、周规律、月规律、法定节假日、同期增长趋势等因素对话务量的影响,提出一种温度相关预测模型,数值试验证明这一模型应用于电力行业呼叫中心话务预测效果良好。
关键词：话务预测 电力行业 呼叫中心 温度相关预测模型 
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 
LIBSVM回归算法在话务预测中的应用被引量：2
《电信工程技术与标准化》2014年第9期80-83,共4页钟坛旺 林昭语 
话务量预测在工程规划建设中有重要的意义,但常用的预测方法总体准确率不高,而LIBSVM算法在解决回归问题上表现出优良的性能。本文以H市连续587天早忙时话务量样本作为LIBSVM模型训练,之后用60个样本点作为测试数据,验证LIBSVM模型的预...
关键词：话务量预测 LIBSVM 模型训练 样本集 
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