呼叫中心分块回归话务量预测

摘要：

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，采用不同的模型预测相应的话务量。以某省电力呼叫中心话务量为例，在Matlab平台上进行实验。结果证明，相比SVM模型和改进寻参方法的SVM模型，SKBR模型在预测准确性上有所提升。

关键词：话务量、预测、支持向量机、近邻算法、预测准确性

所属期刊栏目：52

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：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。

在线出版日期：2016-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：90-94