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基于集成学习和卷积神经网络的电网客服短期话务量 预测 2025年 量 提出更高要求,精准的供电服务话务量 预测 不仅可以提高用电客户服务质量 ,还能有效降低客服人员成本.为此,基于集成学习和卷积神经网络提出一种电网短期话务量 预测 方法.首先,采用孤立森林算法进行异常数据识别,建立拉格朗日插值函数对异常数据或缺失数据进行修补;其次,利用层次分析法量 化用户信息、气象信息和停电信息,采用灰色关联法分析话务量 的影响因子,将影响因子作为话务量 预测 模型输入;然后,构建自适应增强(Adaboost)算法集成多个卷积神经网络(CNN)模型,提出一种Adaboost-CNN的话务量 预测 模型;最后,考虑供电服务系统增值服务,对预测 结果进行修正,得到最终的话务量 预测 值.算例分析表明,所提预测 模型较单一预测 模型误差平均减少11.05个百分点、较组合预测 模型误差平均减少5.32个百分点,具有更好的预测 精度.关键词：话务量预测 ADABOOST算法 卷积神经网络 一种话务量 预测 系统及方法 话务量 预测 系统及方法。话务量 预测 系统包括：历史数据模块；数据转换模块；神经网络训练模块；预测 模块；预测 结果模块。本发明有效地解决了国家电网客服中心话务量 的预测 问题，为客服人员排版等等后续工作提供了数量 基础。基于双模态Transformer模型的话务量 预测 2024年 量 。针对现有算法不能实现中长期话务量 预测 的问题,提出了一种基于双模态Transformer模型的话务量 预测 方法。首先采集并预处理某运营商真实的话务量 数据,通过双模态特征融合构造出有益特征,最后采用多种模型进行话务量 预测 以及多种衡量 指标对预测 结果进行分析。结果表明:与其他算法比较,Transformer模型性能较好,对运营商资源的合理配置具有较高的指导意义,同时更易获得客户较高的满意度和忠诚度。关键词：话务量预测 服务质量 双模态 基于话务量 预测 的智能排班系统及方法 话务量 预测 的智能排班系统及方法。基于话务量 预测 的智能排班系统，包括：话务量 数据获取模块；话务 员数据模块；排班工时数据模块；排班表数据模块；班次库数据生成模块。本发明实现了基于话务量 预测 的智能排班系统及方法，...改进ESNs在通信话务量 预测 上的应用研究 2024年 话务量 预测 方法只考虑了历史通信话务量 对预测 性能的影响,较少涉及多个输入变量 的通信话务量 预测 问题。文中首先针对ESNs用于实际多元时间序列预测 任务时训练效率低,输入数据维数较多时计算复杂度大的问题,提出用改进的交替方向乘子算法(IAD-ESNs算法)训练ESNs;针对单一输入变量 不能提供更加全面的预测 信息,提出了改进ESNs的多变量 预测 模型(MP-IADMM-ESNs)。以真实通信话务量 数据进行仿真实验,结果表明,提出的预测 模型MP-IADMM-ESNs对多变量 通信话务量 预测 有较高的预测 精度和预测 效率。关键词：多元时间序列 回声状态网络 时间序列预测 一种停电话务量 预测 方法、系统、设备及存储介质 话务量 预测 方法、系统、设备及存储介质，包括：获取第一实时话务 数据，并对所述第一实时话务 数据检测信息领域，得到所述信息领域对应的若干第一高维数据特征；所述若干第一高维数据特征进行热点事件分类，得到多个热...一种基于高速客服话务量 预测 的话务 员排班方法及系统 话务量 预测 的话务 员排班方法及系统，通过采用CNN+LSTM混合模型进行训练可以有效提高预测 准确率，避免了传统方法中的人为误差和主观判断的影响，同时，通过依据影响高速客服话务量 的指标因子采集对应...话务量 预测 方法、装置、电子设备和存储介质预测 技术领域，提供话务量 预测 方法、装置、电子设备和存储介质。其中，话务量 预测 方法包括：对与话务量 相关的历史数据进行平滑处理，获得平滑后的数据；以周为粒度聚合所述平滑后的数据，并根据聚合后的数据预测 未来一周的...时段话务量 预测 方法、装置、电子设备及存储介质 话务量 预测 方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，本发明在进行时段话务量 预测 时，先获取历史时段数据，该历史时段数据包括预设时间范围内按时段记录的话务量 ；然后根据历史时段数据，分别按天和时段...话务量 预测 方法、装置、计算机设备及存储介质话务量 预测 方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取待预测 时长内用于预测 话务量 的话务量 特征向量 和话务量 残差数据；将话务量 特征向量 输入至训练后的第一预测 模型，得到第一预测 值，训练后的第一预测 模型是通过历...
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