用周期模型和近邻算法预测话务量时间序列

被引:33
作者
刘童
孙吉贵
张永刚
白洪涛
机构
[1] 吉林大学计算机科学与技术学院
关键词
时间序列; 话务量; 周期模型; 近邻算法; 预测;
D O I
暂无
中图分类号
O29 [应用数学];
学科分类号
070104 [应用数学];
摘要
客服中心话务量虽然具有周期性,但在不同时间遵循不同变化规律,这是话务量预测的难点。针对这个问题,以某电信公司一年的实际话务数据为基础,分别采用周期模型和基于实例的近邻算法进行话务量时间序列预测,并对比分析了两种预测方法的效果。实验数据表明,对工作日话务量的预测,周期模型的预测效果优于近邻算法;对非工作日话务量的预测,近邻算法的预测效果优于周期模型。为取得更好的预测效果,实现了周期模型和近邻算法相结合的预测方法。结果表明,在最好的情况下,该方法的预测精度比周期模型提高约19.7%,比近邻算法提高约48.8%。
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页数:7
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