呼叫中心系统话务量预测算法流程

  呼叫中心系统话务量预测算法流程

  (1) 读取数据,对一些异常话务数据进行了处理,具体如下:对于个别数据的缺失,采用线性拟合的方法做了添加;对于突发的异常数据,采用了线性平均的方法对其进行平滑处理;对于无历史数据参考的第一个预测周期,采用它本身数据进行预测。

  (2)训练样本归一化。为使整个网络的输出限制在一个较小的范围内,对输入值用归一化处理,将其适当变换转化为 0-1 之间的值。根据(3)进行变换:这样处理后,数据比较均匀地分布在[0,1]区间内,保证了能更好地学习样本,提高了训练的效率。



  (3)初始化 BP 神经网络训练参数,(学习率),精度阀值,

  最大循环次数,随机初始化输入层和隐层权重以及隐层和输出层的偏移。

  (4) 前向传播输入值。首先训练元组提供给输入层。输入通过输入单元,不发生任何变化。然后,计算隐藏层和输出层每个单元的净输入和输出。为计算每个单元的净输入,连接该单元的每个输入都乘以其对应的权重,然后求和,如下式所示



  (4)

  (5)更新权重和偏移,后向传播误差。权重



  由式(6)更新,误差



  由式(7)得出



  = (5)



  = (6)







  (7) 式中: ——权的改变,是单元的实际输出,—— 基于给定训练元组的已知目标值。

  (6)计算输出单元的总误差,如果误差小于规定的阀值,或者已达到最大迭代次数,则跳到 7,否则返回 4;

  (7)返回反归一化的输出层结果。算法流程如图所示。

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